[ML] cross validation 사용 그리드 서치 , GridSearchCV

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 책을 보고 정리한 내용입니다. 교차 검증 사용 그리드 서치 데이터를 훈련 세트 검증 세트 테스트 세트로 나누는 방법은 잘 작동하지만 데이터를 나누는 방법에 굉장히 민감하다. 일반화 성능을 더 잘 평가하려면 훈련 세트와 검증 세트를 한 번만 나누지 않고 교차 검증을 사용해서 각 매개변수의 조합의 성능을 평가할 수 있다. 위의 코드에서 5 - fold를 이용해서 교차 검증을 사용해서 정확도를 구했다. 매개변수 6 * 6으로 36개 5 - fold이기에 총 36 *5 = 180개의 모델을 만들어야 한다. 위의 그림은 앞에서 작성한 코드에서 최적의 매개변수를 선택하는 방법을 보여준다. 그림에서도 알 수 있듯..........

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