# grid search
파라미터 수정 방법 3가지
매개변수 그리드에서 가능한 모든 조합을 시도하여 최적의 매개변수를 찾아냄.직관적이고 이해하기 쉽지만, 가능한 모든 매개변수 조합을 탐색하므로 계산 비용이 매우 높을 수 있다.모든 조합을 탐색하기 때문에 정확한 최적의 매개변수를 찾아낼 수 있다. 임의의 하이퍼파라미터 조
[머신러닝] 하이퍼파라미터 튜닝 (Hyperparameter Tuning) - GridSearch, RandomSearch
✔ Hyperparameter vs Parameter Hyperparameter : 모델링 시 사용자가 직접 새팅해주는 값 ex) learning rate, maxdepth, nestimators 등 Parameter : 모델 내부에서 결정되는 변수 ex) 정규분포의 평균, 표준편차 등 Hyperparameter와 Parameter를 구분하는 기...
교차 검증과 그리드 서치
이전 글이 전에 학습용 데이터셋을 기준으로 잘 맞게 학습시켜 만든 모델을 과대적합된 모델이라 하였다. 하지만 테스트용 데이터셋으로만 평가하면 결국 테스트용 데이터셋에 잘 맞는 모델이 만들어지는 것이 아닌가?테스트용 데이터셋은 모델을 구현 후 마지막에 딱 한 번만 사용하
[kaggle] - 범주형 데이터 이진분류
Intro 캐글의 플레이그라운드 대회 'Categorical Feature Encoding Challenge' compeition에 참가해 이진 분류 문제를 해결해보았다. 이 경진대회는 인위적으로 만든 데이터로 구성되어 있으며 각 feature와 타깃값의 의미를 알
[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] - CH.5-2 Cross Validation & Grid Search
Validatio Set: 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 모델을 평가할 때, 테스트 세트를 사용하지 않기 위해 훈련 세트에서 다시 떼어 낸 데이터 세트Cross Validation: 훈련 세트를 여러 폴드로 나눈 다음 한 폴드가 검증 세트의 역할을 하고 나머지 폴드에서는
