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파라미터 최적화 GridSearchCV
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
이영주님의 질문에 대해 답변드리겠습니다. GridSearchCV는 머신러닝 모델의 하이퍼파라미터를 최적화하는데 매우 유용한 도구입니다. 하지만, 설정한 파라미터 범위나 데이터의 크기에 따라 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
관련하여, 하이퍼파라미터 튜닝의 효율적인 방법 에 대한 게시글에서 자세한 안내를 찾을 수 있습니다. GridSearchCV 사용 시, 시간이 오래 걸리는 문제가 발생하면 다음과 같은 방법을 고려해 볼 수 있습니다:
파라미터 검색 범위를 좁힙니다. 예를 들어
n_estimators,max_depth,min_samples_split의 값 범위를 적게 설정하여 시도해 보세요.수행 시간이 너무 긴 경우, 대안으로 RandomizedSearchCV를 고려할 수도 있습니다. RandomizedSearchCV는 전체 파라미터 공간 중 무작위로 설정한 개수만큼 요소를 샘플링하여 효율성 면에서 도움이 될 수 있습니다.
일단 최적의 파라미터가 도출된 후에는 GridSearchCV를 주석 처리하고 도출된 최적의 파라미터로만 모델을 재시작해도 됩니다. 이는 연산 시간을 절약할 수 있는 방법입니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드렸습니다.
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