이번 블로그 포스트에서는 scikit-learn 패키지를 사용하여 랜덤 탐색(random search)을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 랜덤 탐색이란?

랜덤 탐색은 머신러닝 모델의 하이퍼파라미터를 찾는 과정 중 하나입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 학습 과정에 영향을 주는 설정값으로, 최적의 값을 찾는 것이 중요합니다.

랜덤 탐색은 하이퍼파라미터의 값을 랜덤으로 선택한 후, 모델을 학습시켜 성능을 평가하는 과정을 반복합니다. 이렇게 여러 번의 반복을 통해 최적의 하이퍼파라미터 값을 찾는 것이 목표입니다.

2. scikit-learn을 사용한 랜덤 탐색 구현 예제

아래는 scikit-learn의 RandomizedSearchCV 클래스를 사용하여 랜덤 탐색을 수행하는 간단한 예제 코드입니다. 이 예제는 붓꽃 데이터셋을 사용하여 Decision Tree 모델의 최적의 하이퍼파라미터 값을 찾는 것을 목표로 합니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 붓꽃 데이터셋 로드
iris = load_iris()

# Decision Tree 모델 정의
model = DecisionTreeClassifier()

# 하이퍼파라미터 탐색 범위 정의
param_dist = {
    'criterion': ['gini', 'entropy'],
    'max_depth': [None, 3, 5, 10],
    'min_samples_split': [2, 5, 10],
    'min_samples_leaf': [1, 2, 3]
}

# 랜덤 탐색 수행
search = RandomizedSearchCV(model, param_dist, cv=5)
search.fit(iris.data, iris.target)

# 최적의 하이퍼파라미터 값 출력
print("Best Parameters:", search.best_params_)

위 코드에서 RandomizedSearchCV 클래스는 model과 param_dist를 인자로 받아 랜덤 탐색을 수행합니다. param_dist는 하이퍼파라미터 탐색 범위를 정의하는 것으로, 여기에서는 criterion, max_depth, min_samples_split, min_samples_leaf의 값들을 랜덤으로 조합하여 모델을 학습하고 평가합니다.

3. 결론

이번 포스트에서는 scikit-learn을 사용하여 랜덤 탐색을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. 랜덤 탐색을 통해 최적의 하이퍼파라미터 값을 찾으면 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. scikit-learn의 RandomizedSearchCV 클래스를 사용하여 랜덤 탐색을 쉽게 구현할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 scikit-learn 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.