하이퍼 파라미터 검색 결과

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[파이썬 머신러닝 완벽가이드] : 사이킷 런 결정트리 하이퍼 파라미터, 시각화Graphviz

사이킷런에서는 분류를 위한 결정트리 클래스인 DecisionTreeClassifier와, 회귀를 위한 결정트리클래스인DecisionTreeRegression을 제공한다. 두가지 클래스는 다음의 하이퍼파라미터를 동일하게 제공한다. 대부분의 알고리즘이 직면한 문제가 과적합인 만큼 결정트리의 하이퍼 파라미터 외에도 대부분의 머신러닝 알고리즘들의 하이퍼 파라미터는 과적합을 제어하기 위한 목적으로 설정해준다고 생각을 하면 이해하기 쉽다. 결정트리 하이퍼 파라미터 - min_samples_split : 노드를 분할하기 위한 최소한의 샘플 데이터 수. -> 과적합을 제어하는 데 사용됨. 디폴트는 2이고 작게 설정할수록 분할되는 노드가 많아져서 과적합 가능성 증가 과적합 제어. 1로 설정할 경우 분할되는 노드가 많아져..
기계학습/Machine Learning 2020. 8. 12. 15:51
[파이썬 머신러닝 완벽가이드] : 사이킷 런 하이퍼 파라미터 & GridSearchCV - 3

※ 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 ..
기계학습/Machine Learning 2020. 8. 4. 23:19