[알고리즘] 매개변수 탐색 알고리즘: 최적의 설정을 찾는 방법
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컴퓨터 과학/알고리즘
기계 학습 모델을 개발할 때, 성능을 극대화하기 위해서는 모델의 하이퍼파라미터를 적절히 설정하는 것이 중요합니다. 하이퍼파라미터란 모델의 학습 과정에 직접적으로 영향을 미치는 변수로, 학습률, 신경망의 레이어 수, 뉴런 수, 정규화 계수 등이 포함됩니다. 하지만 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 과정은 쉽지 않습니다. 이 글에서는 대표적인 매개변수 탐색 알고리즘과 그 특징에 대해 알아보겠습니다. 1. 그리드 탐색(Grid Search)그리드 탐색은 모든 가능한 매개변수 조합을 체계적으로 탐색하는 방법입니다. 사용자가 지정한 각 매개변수의 값들에 대해 모든 조합을 시도하며, 가장 성능이 좋은 조합을 찾습니다.간단한 예제from sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom..
