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목록그리드 서치 (1)
카샤의 만개시기
그리드 서치를 이용한 하이퍼파라미터 튜닝
하이퍼파라미터를 최적화하면 모델 성능을 향상시키는데 큰 도움이 됩니다. 그리드 서치는 리스트로 지정된 여러 하이퍼파라미터 값을 받아 모든 조합에 대해 모델 성능을 평가하여 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾습니다. from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.svm import SVC pipe_svc = make_pipeline(StandardScaler(), SVC(random_state=1)) param_range = [0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0, 1000.0] param_grid = [{'svc__C': param_range, 'svc__kernel': [&#..
Machine Learning
2020. 1. 20. 10:00