※ HyperParameter(하이퍼 파라미터)란? 머신러닝 알고리즘을 공부를 하다보면 배운지 많이 듣는 용어 중에 하나이다. 1. 파라미터 VS 하이퍼 파라미터 일단, 파라미터는 일반 함수에서 결과값을 얻기 위해 넣어야 하는 요소들을 의미하는 용어로 사용되는 경우가 많다. 둘의 차이점을 머신러닝, 딥러닝 알고리즘의 범위로 제한한다면, 파라미터들은 측정되거나 데이터로부터 학습되어지는 요소들을 의미하고, 파라미터는 수작업으로 이루어지지 않는다. 즉, 사용자가 직접 입력하지 않는다는 의미이다. 데이터를 얻어 그 데이터의 평균이나, 표준편차 등이 파라미터에 속한다고 볼 수 있다. 하이퍼 파라미터는 머신러닝, 딥러닝 알고리즘에서 쓰이는 용어이다. 이것들은 대부분 해당 알고리즘이 어떻게 학습을 해야하는지에 대한 ..
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[파이썬 머신러닝 완벽가이드] : 사이킷 런 하이퍼 파라미터 & GridSearchCV - 3
기계학습/Machine Learning
2020. 8. 4. 23:19
Python Scikit-learn sklearn.model_selection API
API Reference — scikit-learn 0.23.1 documentation scikit-learn.org Scikit-learn API - sklearn.model_selection 훈련세트와 테스트 세트를 나눌 때, 교차검증을 위한 검증 세트를 나눌 때, 하이퍼 파라미터 튜닝을 최적화 하기 위한 용도로 사용되는 클래스와 함수들을 모아둔 API Splitter Classes model_selection.GroupKFold([n_splits]) model_selection.GroupShuffleSplit([...]) model_selection.KFold([n_splits, shuffle, ...]) model_selection.LeaveOneGroupOut model_selection.Le..
Programming Language/python
2020. 7. 9. 14:41
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