# GridSearchCV

posisugar31

모델의 성능 향상을 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 진행하며 사이킷런의 model_selection에서 제공하는GridSearchCV와RandomizedSearchCV를 이용하여 최적화할 수 있습니다.• grid search를 통해 모두 탐색하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾음

yugyeong_929

지난번 포스팅에서 전처리 및 EDA를 수행한 내용을 바탕으로 모델링을 진행했습니다.3가지 모델을 후보로 실험 및 검증을 진행했습니다. 전처리 및 EDA 과정은 이전 글을 참고 바랍니다.XGBoostRNNLinearSVC세 가지로 후보를 둔 이유는 다음과 같습니다.XGB

insung_na

DecisionTree, Wine, MinMaxScaler, StandardScaler, RobustScaler, PipeLine, 하이퍼파라미터, KFold, GridSearchCV

111sdf

sklearn.model_selection.GridSearchCVclass sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, , scoring=None, n_jobs=None, refit=True, cv=None

simon919

이사님🗣️ "최적의 모델을 찾는 건 좋은데, 그 과정에서 자꾸 테스트 세트로 평가를 하면 테스트 세트에만 잘 맞는 모델이 되어버리는 거 아닌가요?"

psy4072

log1p

psy4072

데이터 로드 전처리 학습, 예측 데이터셋 정답값이자 예측할 값 학습, 예측에 사용할 컬럼 문제(feature)와 답안(label) 나누기 학습, 예측 데이터셋 만들기 머신러닝 모델 하이퍼파라미터 튜닝 하이퍼파라미터 : 머신러닝 모델을 생성할 때 사용자가 직접 설정하는

gooook

GridSearchCV, RandomSearchCV, Bayesian optimizer

ohxhxs

* 과적합 * 과적합 : 모델이 학습 데이터에만 과도하게 최적화되어, 실제 예측을 다른 데이터로 수행할 경우에는 예측 성능이 과도하게 떨어지는것을 말한다. 과적합을 방지할 수 있는 교차검증 에 대해 얘기하려합니다. * 교차검증 * 교차검증 : 데이터 편중을 막기

msjeong97

scikit-learn의 model_select 모듈은 데이터 세트 분리, 교차 검증, 하이퍼 파라미터 튜닝과 관련된 함수들과 클래스를 제공한다. 아래와 같이 정리하였다.Overfitting 으로 인한 실제 prediction시 낮은 성능을 해결하고자 별도의 여러 세트

eodud0582

GridSearch와 RandomizedSearch를 활용하여 최적의 조합 찾기

zhenxi_23

오늘 한 일 Model selection (n224) keyword : 모델 선택 하이퍼파라미터 최적화 (최적의 하이퍼파라미터 찾기) CV 교차검증 hold-out 교차검증 K-Fold TargetEncoder GridSearchCV RandomizedSearchC

fiifa92

iris 데이터 이용해서 머신러닝 공부하기