GridSearchCV 후에 다시 학습을 시키는 이유가 있을까요?
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작성한 질문수 4
안녕하세요, 선생님.
아직 초반이지만 강의를 정말 만족스럽게 듣고 있습니다. 추후 업데이트되는 내용도 강의에 반영해주셔서 감사드립니다.
강의를 듣던 중 4:30쯤에 궁금한 점이 있어서 문의드립니다.
앞에서 GridSearchCV로 최적 하이퍼 파라메터를 찾았으면 best_estimator_가 생성되었을거 같은데 다시 최적 파라메터를 사용한 rf_clf1를 생성하여 학습후 예측하는 이유가 따로 있을까요?
bestestimator를 사용해서 예측해도 동일 accuracy가 나오는 걸 보면 큰 이유는 없을 거 같은데, 혹시나 이유가 있을까 하여 문의드립니다.
감사합니다.
답변 1
1
안녕하십니까,
강의를 잘드고 계시다니 저도 기분이 좋군요 ^^
말씀하신대로 lr_clf를 최적 파라미터로 재 학습하는 큰 이유는 없습니다. 다만 GridSearchCV를 보다 잘 설명드리고, 수행하는 역할을 순차적으로 말씀드리기 위해서 GridSearchCV로 추출된 최적 파라미터를 기반으로 다시 모델을 학습하는 실습 코드를 소개 시켜드린것 뿐입니다.
감사합니다.
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