[AIVLE SCHOOL] 머신러닝(10) - hyper parameter

춤추는 머쉬룸·2024년 10월 17일

AIVLE SCHOOL 6기

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A. Hypterparameter

  • 알고리즘을 사용해 모델링할 때 모델의 성능을 최적화하기 위해 조절하는 매개변수
  • KNN 의 n_neighbors, Decision Tree의 max_depth
  • 모델의 성능 향상을 위해 최선의 하이퍼 파라미터 값을 갖는 다양한 시도를 해야 함

A-1. 규제

  • Ridge : L2 규제. 가중치 줄이기
  • Lasso : L1 규제. 중요한 변수만 가져감
  • ElasticNet : 둘을 합함

B. Grid Search

C. Random Search

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