20220223_ML_4일차 RandomSearch 정리

Random_search # 파라미터 선언 # n_neighbors: range(3, 21) params = {'n_neighbors' : range(3,21)} # Random Search 선언 # cv=5 # n_iter=10 # scoring='accuracy' model = RandomizedSearchCV(model_knn, params, cv = 5, n_iter = 10, scoring = 'accuracy') Random Search: 모든 조합을 다 시도해보는 것이 아니라 각 반복마다 임의의 값을 대입해서 지정한 횟수만큼만 반복하는 것이다. model_knn : 모델을 지정해줘야 하고 params : 하이퍼파라미터 목록을 딕셔너리로 전달한다 cv : 교차검증 시 폴드의 개수 n_iter : 파라미터 검색횟수 (랜덤하게 시도할 횟수) scoring : 평가지표. model.fit(x_train, y_train) 그 다음엔 학습시켜준다 model의 cv_results_ ...

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