Bayesian Optimization은 GridSearch보다 나을까? 하이퍼파라미터 튜닝 비교 분석

목차

1. 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성 다시 보기
2. GridSearch의 한계
3. Bayesian Optimization이란?
4. GridSearch vs Bayesian Optimization 비교
5. 실무에서 Bayesian Optimization이 유리한 상황
6. 실전 도구 추천: Optuna, Hyperopt 등
7. 마무리 정리

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1. 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성 다시 보기

모델 성능을 좌우하는 핵심 열쇠 = 하이퍼파라미터 튜닝입니다.
하지만 파라미터 조합이 많아질수록 전수조사 방식인 GridSearch는 시간과 자원을 많이 소모하게 됩니다.

그래서 등장한 더 똑똑한 방식이 바로 Bayesian Optimization입니다.

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2. GridSearch의 한계

GridSearch는 모든 조합을 탐색하므로 단순하고 직관적이지만:

• 탐색 공간이 클수록 매우 비효율적
• 연속형 파라미터를 정밀하게 탐색하기 어려움
• 이미 시도한 조합에서 얻은 정보가 다음 탐색에 반영되지 않음 (비효율적인 중복)

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3. Bayesian Optimization이란?

“이전 시도 결과를 반영하여, 다음에 어디를 탐색할지 예측하는 방법”

베이지안 최적화는 확률 기반 모델(Surrogate Model)을 이용해
하이퍼파라미터 공간을 탐색하며, 최적의 조합을 적은 시도로 찾아냅니다.

작동 방식 요약

1. 임의의 몇 개 조합 테스트
2. 그 결과를 바탕으로 성능이 좋을 것 같은 조합 예측
3. 예측된 조합 테스트
4. 반복하며 점점 최적값에 가까워짐

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4. GridSearch vs Bayesian Optimization 비교

항목                               GridSearchCV                                                     Bayesian Optimization

탐색 방식	모든 조합 전수조사	예측 기반 탐색 (성능 중심)
탐색 효율	비효율적 (조합 많을수록 비현실적)	효율적 (적은 시도로 좋은 결과 가능)
연속형 파라미터	사용 불편	자연스럽게 사용 가능
중복 시도	많음	적음
구현 난이도	쉬움 (scikit-learn)	상대적으로 복잡 (Optuna 등 사용)
재현성	높음	고정 seed 설정 필요

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5. 실무에서 Bayesian Optimization이 유리한 상황

• 조합 가능한 하이퍼파라미터가 많을 때
• 연속형 값을 정밀하게 조절할 때 (예: learning_rate, dropout 등)
• 튜닝에 시간이나 자원이 제한적일 때
• GridSearch로 이미 성능이 한계에 다다랐을 때

✨ 실제로 Kaggle, AI 연구 등에서는 GridSearch보다는 Bayesian 방식이나 Optuna를 기본으로 씁니다.

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6. 실전 도구 추천: Optuna, Hyperopt 등

도구                                                                                      특징

Optuna	문서 잘 되어 있음, 직관적, 빠름 → 가장 인기 많음
Hyperopt	비교적 오래된 라이브러리, fmin() 방식
BayesianOptimization (라이브러리명 그대로)	간단한 API, sklearn-like
Ray Tune	대규모 분산 튜닝 가능 (실무용)

Optuna 사용 예시

import optuna
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

def objective(trial):
    n_estimators = trial.suggest_int("n_estimators", 50, 200)
    max_depth = trial.suggest_int("max_depth", 3, 15)

    clf = RandomForestClassifier(n_estimators=n_estimators, max_depth=max_depth)
    return cross_val_score(clf, X_train, y_train, cv=3).mean()

study = optuna.create_study(direction="maximize")
study.optimize(objective, n_trials=20)

print(study.best_params)​

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7. 마무리 정리

Bayesian Optimization은 단순한 탐색을 넘어
“지금까지의 결과를 활용해 더 나은 조합을 예측하는 지능형 전략”입니다.

GridSearch는 작고 단순한 문제에 적합하고,
Bayesian Optimization은 실무와 대규모 프로젝트에 훨씬 강력합니다.

✨ Tip: 실전에서는 RandomizedSearch → Bayesian Optimization → GridSearch(마무리 미세조정) 조합도 많이 씁니다.