[머신러닝] Optuna 모델 최적화 - 하이퍼파라미터 튜닝 사용법
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하이퍼파라미터 튜닝 방법 중 하나인 Optuna에 대해 소개하고자 합니다. Optuna에 대한 설명 및 기존의 GridSearchCV, RandomSearchCV와 어떤점이 다른지 알아보겠습니다. 1. Optuna란 무엇인가?Optuna는 기계 학습 모델의 하이퍼파라미터를 자동으로 조정하고 최적화하는 오픈 소스 라이브러리입니다. 2019년에 처음 공개되어, 기계 학습 모델의 성능을 개선할 수 있는 가장 좋은 하이퍼파라미터를 찾는 데 도움을 줍니다. Optuna는 Python으로 작성되었으며, 사용자 친화적인 API를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 코드 변경 없이도 다양한 하이퍼파라미터의 효율적인 탐색이 가능해집니다. Optuna는 딥러닝뿐만 아니라, 다양한 유형의 기계 학습 알고리즘에서 널리 사..
[머신러닝] RandomSearchCV 사용 방법 및 GridSearchCV 차이점
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머신러닝 모델의 성능을 높이기 위해 여러 가지 방법을 고안하거나 실행해 보실 텐데, 이번에 HyperParmeter Tuning 방법 중 하나인 RandomSearchCV에 대한 설명 및 사용방법에 알아보고자 합니다. 추가로 GridSearchCV와 어떤 점이 다른지 비교해 보겠습니다.1. RandomSearchCV 란?RandomSearchCV는 머신러닝 모델의 하이퍼파라미터를 최적화하는 방법 중 하나입니다. 이 방법은 하이퍼파라미터의 특정 범위 내에서 무작위로 선택하여 모델을 평가하고, 이 중에서 가장 좋은 성능을 보이는 파라미터를 찾습니다. RandomSearchCV는 다양한 하이퍼파라미터 조합을 신속하게 탐색할 수 있는 장점이 있습니다.사용자가 지정한 파라미터 값(시행 횟수 또는 시간) 내에서 실..