[ML] 그리드 서치 Grid Search

파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 책을 보고 정리한 내용입니다. 매개변수를 튜닝해서 일반화 성능을 개선하는 방법을 알아본다. 모델에서 일반화 성능을 최대로 높여주는 중요한 매개변수의 값을 찾는 일은 어렵지만 모든 모델과 데이터셋에서 해야 할 필수적인 일이다. 가장 많이 사용하는 방법은 그리드 서치(Grid search)로 관심 있는 매개변수들을 대상으로 가능한 모든 조합을 시도해보는 것이다. 그리드 서치(Grid Search) RBF(radial basis function) 커널 SVM을 사용해서 그리드 서치를 해본다. SVM의 매개 변수에는 커널의 폭에 해당하는 gamma와 규제 매개변수 C가 중요하다. 매개변수 C와 gamma에 0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100을..........

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