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[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

베이지안 최적화를 위한 HyperOpt 패키지 소개

HyperOpt

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책 p.256 부분 중간쯤에

'대체모델은 최적함수를 추정할 때 다양한 알고리즘을 사용할 수 있는데 일반적으로는 가우시안 프로세스를 적용하지만, 뒤에서 상술될 HyperOpt는 가우시안 프로세스가 아닌 트리 파르젠 Estimator(TPE, Tree-Structure Parzen Estimator)를 사용한다.'

고 써져있는데요.

이 말은 곧 책에서 설명된 HyperOpt보다는 다른걸 더 많이 사용하고, 이것이 성능도 더 좋다는 말과 같을텐데 혹시 맞나요? 맞다면 실무에선 어떤 걸 사용하나요?

답변 1

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권 철민
지식공유자

안녕하십니까,

실무에서 HyperOpt를 많이 사용합니다.

책에서 말씀드린 대로 Bayesian Optimization 초창기에는 가우시안 프로세스를 적용한 경우가 많았지만, TPE를 적용한 경우도 있습니다.

대표적으로 HyperOpt가 TPE를 적용한 사례입니다. TPE가 더 나은지, 가우시안 프로세스가 더 나은지는 확실히 정해진 바가 없습니다.

감사합니다.

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