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[python] scikit-learn을 사용한 모델 튜닝

이번 블로그 포스트에서는 scikit-learn을 사용하여 모델의 성능을 더욱 향상시키는 모델 튜닝에 대해 알아보겠습니다.

1. 모델 튜닝이란?

모델 튜닝은 모델의 하이퍼파라미터를 조정하여 모델의 성능을 최적화하는 과정을 말합니다. scikit-learn은 다양한 알고리즘을 제공하며, 이 알고리즘들의 성능을 향상시키기 위해서는 해당 알고리즘의 하이퍼파라미터를 최적화해야 합니다.

2. 모델 튜닝 방법

scikit-learn에서는 다양한 모델 튜닝 방법을 제공합니다. 가장 일반적으로 사용되는 방법은 그리드 서치(Grid Search)와 랜덤 서치(Random Search)입니다.

그리드 서치는 가능한 모든 조합을 탐색하여 최적의 조합을 찾는 방법입니다. 일정한 구간으로 파라미터를 나누고, 각 파라미터 값의 조합에 대해 모델을 학습하고 검증하는 과정을 거칩니다. 이를 통해 최적의 조합을 찾을 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 파라미터 그리드 설정
param_grid = {
    'n_estimators': [100, 200, 300],
    'max_depth': [None, 5, 10],
}

# 그리드 서치 객체 생성
grid_search = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid)

# 모델 학습 및 튜닝
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 최적의 하이퍼파라미터 출력
print(grid_search.best_params_)

랜덤 서치는 가능한 조합 중에서 랜덤하게 선택하여 탐색하는 방법입니다. 그리드 서치와 달리 모든 조합을 탐색하지 않기 때문에 탐색 과정이 더 빠르게 진행될 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 파라미터 그리드 설정
param_grid = {
    'n_estimators': [100, 200, 300],
    'max_depth': [None, 5, 10],
}

# 랜덤 서치 객체 생성
random_search = RandomizedSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid)

# 모델 학습 및 튜닝
random_search.fit(X_train, y_train)

# 최적의 하이퍼파라미터 출력
print(random_search.best_params_)

3. 참고 자료

이상으로 scikit-learn을 사용한 모델 튜닝에 대해 알아보았습니다. 적용해보며 모델의 성능을 최적화해보세요!

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