베이지안 최적화 (1) 썸네일형 리스트형 [머신러닝 딥러닝 문제해결 전략] 하이파파라미터 최적화 하이퍼파라미터는 사용자가 직접 설정해야 하는 값. 데이터 분석에 사용하는 모델에 최적의 하이퍼파라미터를 전달해야 성능이 좋아짐. 모델이 좋은 성능을 내도록 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 작업이 하이퍼파라미터 최적화임. 그리드서치, 랜덤서치, 베이지안 최적화가 대표적인 방법임. 그리드서치(Grid Search) 가장 기본적인 하이퍼파라미터 최적화 기법. 주어진 하이퍼파라미터를 모두 순회하며 가장 좋은 성능을 내는 값을 찾는다. 그래서 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 공식문서 : https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html 랜덤서치(Random Search) 하이퍼파라미터를 무작위로 탐색.. 이전 1 다음