✏️ GridSearchCV란
- 머신러닝에서 모델의 성능 향상을 위해 쓰이는 기법 중 하나
- 최고의 hyperparameter를 찾기 위해 사용
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, *, scoring=None, n_jobs=None, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score=nan, return_train_score=False)[source]¶| 파라미터 (Parameters) | 설명 |
|---|---|
| estimator | - classifier, regressor, pipeline 등 가능 |
| param_grid | - 튜닝을 위해 파라미터, 사용될 파라미터를 dictionary 형태로 만들어서 넣는다. |
| scoring | - 예측 성능을 측정할 평가 방법 - 보통 accuracy 로 지정하여서 정확도로 성능 평가 진행 |
| cv | - 교차 검증(Cross Validation)에서 몇 개 (K개)로 분할되는지 지정 |
| refit | - True : default - True시, 최적의 하이퍼 파라미터를 찾아서 재학습 |
| verbose | - 0 (default) : 반복할 때 마다 메시지 출력 - 1 : 간단한 메시지 - 2 : 하이퍼 파라미터별 메시지 출력 |
| n_jobs | - 코어를 얼마나 사용하는지를 지정 - 1 : default - '-1' : 모든 코어 사용 & 속도 빨라짐 |
✏️ 출처
머신러닝 GridSearchCV 로 하이퍼 파라미터 학습과 최적화
GridSearchCV란? 뭘까? 사용 방법(예시)
데린이인데요 ໒꒰ྀ ˶ • ༝ •˶ ꒱ྀིა (잘못 된 부분은 너그러이 알려주세요.)