하이퍼파라미터1 [하이퍼 파라미터] hyper parameter란? 하이퍼 파라미터란? 모델링할 때 사용자가 직접 세팅해주는 값 머신러닝 모델을 쓸 때 사용자가 직접 세팅해야하는 값이 많다 ▶︎ 그 모든 값을 하이퍼 파라미터라 한다 하이퍼 파라미터는 정해진 최적의 값이 존재하지 않으며, 하이퍼 파라미터 설정에 따라 성능 변화에 큰 차이를 보이기도 한다 하이퍼 파라미터를 조정함으로써 모델 성능을 향상 시킬 수 있다. 또한, 모델의 복잡도를 제어하여 과적합을 방지하는 등의 이점을 가지고 있다. 사이킷런 RandomForestRegressor의 하이퍼 파라미터 예시 n_estimators : 결정트리의 개수(default = 10) criterion : 분할된 것(split)의 품질을 측정하는 기능 예시 : absolute_error max_depth : 트리의 최대 깊이 m.. 2023. 8. 17. 이전 1 다음 728x90
