그리드 서치 vs 랜덤 서치 썸네일형 리스트형 머신러닝에서의 하이퍼파라미터 튜닝 전략 📌 서론: 하이퍼파라미터가 중요한 이유머신러닝 모델의 성능을 좌우하는 요소는 크게 두 가지로 나뉩니다. 하나는 데이터 품질이며, 다른 하나는 모델 구조 및 하이퍼파라미터 설정입니다.특히 하이퍼파라미터는 모델 학습 전 사전에 설정해야 하는 값으로, 모델의 수렴 속도와 예측 정확도, 일반화 능력에 직접적인 영향을 미칩니다.딥러닝이나 트리 기반 모델에서 하이퍼파라미터가 잘못 설정되면 **과적합(Overfitting)**이나 **과소적합(Underfitting)**을 초래할 수 있으며, 동일한 데이터에서도 결과가 완전히 달라질 수 있습니다.따라서 효과적인 하이퍼파라미터 튜닝 전략은 모델 최적화 과정에서 필수적인 작업입니다.🔍 하이퍼파라미터란 무엇인가?하이퍼파라미터(Hyperparameter)는 학습 전에 사.. 더보기 이전 1 다음
