Insight Stitch

목차하이퍼파라미터 튜닝이 중요한 이유GridSearchCV란? 장점과 단점RandomizedSearchCV란? 장점과 단점두 방법의 주요 차이점 요약실전 예제 코드 비교언제 어떤 방법을 선택해야 할까?마무리 정리1. 하이퍼파라미터 튜닝이 중요한 이유머신러닝 모델은 학습 전에 정해야 하는 설정값, 즉 하이퍼파라미터(hyperparameter)에 따라 성능이 크게 달라집니다.이런 튜닝 과정을 자동화하고 최적화해주는 도구가 바로 GridSearchCV와 RandomizedSearchCV입니다.2. GridSearchCV란? 장점과 단점GridSearchCV는 가능한 모든 조합을 탐색합니다.param_grid = { 'max_depth': [3, 5, 7], 'min_samples_split': [2..

목차하이퍼파라미터란 무엇인가?왜 튜닝이 필요한가?GridSearchCV란?GridSearchCV 기본 사용법실전 예제: 의사결정나무 하이퍼파라미터 튜닝주의할 점 & 팁마무리 정리1. 하이퍼파라미터란 무엇인가?하이퍼파라미터(Hyperparameter)는 모델 학습 전에 사용자가 직접 지정해야 하는 설정값입니다.하이퍼파라미터 예                                                                                  설명n_neighbors (KNN)이웃 개수max_depth (결정트리)트리의 최대 깊이C (로지스틱 회귀, SVM)규제 강도learning_rate (딥러닝)학습률✨ 모델 내부에서 자동으로 학습되는 파라미터(parameter)와는 구분돼요..