GridSearchCV 부분 관련 질문 드립니다.
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작성한 질문수 5
강의 : 사이킷런으로 시작하는 머신러닝 - 교차검증 성능평가 cross_val_score()와 하이퍼 파라미터 튜닝을 위한 GridSearchCV
텍스트북 : p117 참고
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강의와 텍스트 북을 참고하며, 다른 데이터 셋을 활용해 복습을 하고 있습니다. 그러던 중 의문 사항이 발생해 질문 합니다.
estimator = grid_dtree.best_estimator_
pred = estimator.predict(X_test)
print({'테스트 데이터 세트 정확도: 0:.4f'.format(accuracy_score(y_test, pred)))
위 코드를 수행 결과가 최적 파라미터 (p117 상단)혹은 딕셔너리로 임의로 파라미터를 지정해서 확인했을 때(p116)보다 현저히 낮은 정확도를 반환했습니다.
원인을 고민해도 마땅히 떠오르지 않아 여쭤봅니다. 이미 최적 학습이 되어있음에도 불구하고 best_estimator_ 이용시 최고의 정확도가 아니라 낮은 정확도 반환되는 이유가 궁금합니다ㅠ
답변 1
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안녕하십니까,
정확도가 얼마나 떨어지는 지요?
소스 코드나 데이터 세트를 직접 보지 않아서 정확하지 않을 순 있지만,
1. grid search로 설정한 파라미터의 범위값을 동떨어지게 설정
2. 데이터 세트 건수가 작아서, 테스트 데이터로 검증 할 경우 모델 성능의 결과 변동성이 큼
위 내용 다시 한번 확인하시고 내용 업데이트 부탁드립니다.
모델 서빙과 관련된 강좌가 출시되는지 질문드립니다.
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