GridSearchCV란?
사이킷런에서 분류알고리즘 또는 회귀알고리즘에 사용되는 하이퍼파라미터를 순차적으로 입력하여 학습하고 측정을 하며 가장 최적의 파라미터를 알려준다. 이 때 GridSearchCV가 없다면 max_depth가 몇일때 최적의 accuracy score을 뽑아내는지 일일이 적용해보아야 알 수 있다. 그러나 gridsearchCV가 있다면 최적화된 파라미터를 단축된 시간으로 뽑아낼 수 있다.
GridSearchCV class 생성자
-estimator : classifier, regressor, pipeline 등 가능
-param_grid : 튜닝을 위해 파라미터, 사용될 파라미터를 dictionary 형태로 만들어서 넣는다.
-scoring : 예측 성능을 측정할 평가 방법을 넣는다. 보통 accuracy 로 지정하여서 정확도로 성능 평가를 한다.
-cv : 교차 검증에서 몇개로 분할되는지 지정한다.
-refit : True가 디폴트로 True로 하면 최적의 하이퍼 파라미터를 찾아서 재학습 시킨다.
'machine learning' 카테고리의 다른 글
시계열 비지도학습의 유의점 & 해석방법 (0) | 2023.05.11 |
---|---|
scaler 공부 (0) | 2023.02.11 |
Cross Validation (0) | 2023.02.06 |
시계열 모델 (0) | 2023.01.13 |
시계열 데이터 (0) | 2022.11.30 |