GridSearchCV 와 관련하여 질문드립니다!

1. 제가 실습해보려는 데이터셋이 40만 row 인데, 이 경우 cv 값을 몇으로 설정하는게 가장 좋은가요? 피쳐는 30개입니다.

2. 최적의 cv 값이 존재하나요? (가령 각 폴드 당 최적의 데이터 수가 존재한다든가...) 혹은 폴드 당 데이터 수가 많을수록 더 좋은건가요? 이 부분이 의문입니다 ㅠㅠ

3. 아래에서 max_depth를 6~24까지 줬을 때 24가 최적 파라미터로 결과가 나와서 혹시나 하는 마음에 24~32까지 줘봤더니 32가 최적 파라미터로 나왔습니다. 원래 이렇게 max_depth 최적값이 크게 나올 수도 있는 건가요? 아니면 다른 문제가 있는 걸까요? 문제가 없다면 40 넘게 max_depth를 더 키워봐도 되는걸까요? 과적합이 발생하고 있는게 아닌지 걱정됩니다 ㅠㅠ

4. 분류의 다양한 알고리즘을 한 예제에 모두 사용해봤는데, 정확도가 엄청 상이했습니다.

만약 전처리를 하지 않은 raw 데이터셋으로 모두 동일하게 fit 했을 때 정확도가 10~20% 가량 차이가난다면,

정확도가 비교적 지나치게 낮은 알고리즘보다는 높은 알고리즘을 기준으로 튜닝하는게 맞는건가요?

아니면 전처리가 더 중요하기 때문에 전처리 이후 다시 다양한 알고리즘을 적용해보는게 우선시되는건가요?

5. 2진 분류가 아닌 레이블이 3개인 분류(다중 클래스 분류)를 할때는 어떤 검증 방법을 써야 하나요?

6. 5번과 비슷한 질문인데 다중 클래스 분류를 할 경우에는 부스팅 방법이 적합하지 않은 것인가요? 랜덤 포레스트를 제외한 모든 부스팅 알고리즘 정확도가 엄청 낮게 나옵니다ㅠㅠ (혹은 제가 원핫인코딩 방식을 사용하지 않은게 잘못일까요?? 현재 클래스가 연속성이 없는 0, 1, 2로 나뉘고 있습니다)