Python (3) 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.. python - 리스트 리스트란 일정한 순서에 따라 나열된 일련이 요소다. 인덱스를 통해 개별 요소에 접근하거나 리스트 전체를 순회 할 수 있다. 리스트의 생성 bike = ['trek', 'redline', 'giant'] 리스트의 첫 번째 요소 first_bike = bikes[0] 리스트의 마지막 요소 last_bike = bike[-1] 리스트 순회하기 for bike in bikes: print(bike) 리스트에 요소 추가 bike = [ ] bike.append('trek') bike.append('redline') bike.append('giant') 숫자 리스트 생성 squares = [ ] for i in range(1, 11): squares.append(x**2) 리스트 내포 squares = [x**2 .. python - 변수와 문자열 변수는 값에 붙이는 이름표다. 문자열이란 큰따음표 또는 작은따음표로 둘러싸여 있는 일련의 문자다. 파이썬은 f-문자열을 통해 문자열 안에 변수를 사용해 메세지를 동적으로 만들 수 있다. Hello world! print("Hello world!") 변수와 Hello World msg = "Hello world!" print(msg) f-string(문자열 안의 변수) first_name = 'albert' last_name = 'einstein' full_name = f"{ first_name} { last_name}" print( full_name) 이전 1 다음
