AI 요약관련 정보

• 하이퍼파라미터 튜닝은 머신러닝 모델의 정확도를 높이고 최적의 예측을 찾는 데 필수적입니다. 🎯
• Scikit-Learn의 RandomizedSearchCV를 사용하여 기존 ML 파이프라인에 튜닝을 추가하는 방법을 시연합니다. 🛠️
• 하이퍼파라미터 튜닝 방법에는 모든 조합을 탐색하는 Grid Search와 무작위로 샘플링하는 Randomized Search가 있으며, 후자가 계산 비용이 적게 듭니다. 🎲
• 튜닝 과정은 모델의 n_estimators, max_depth, min_samples_split, min_samples_leaf, max_features와 같은 주요 파라미터에 대한 분포를 정의하는 것으로 시작합니다. ⚙️
• RandomizedSearchCV 객체는 정의된 파이프라인, 파라미터 분포, 반복 횟수(n_iter), 교차 검증(cv), 스코어링(scoring), 병렬 처리(n_jobs=-1) 등을 인자로 받아 초기화됩니다. 🚀
• 튜닝된 모델은 fit 메서드를 통해 훈련 데이터에 적용되며, 그 결과로 최적의 파라미터(best_params_), 최고 점수(best_score_), 교차 검증 결과(cv_results_)를 얻을 수 있습니다. ✨
• 이 과정을 통해 모델은 다양한 시나리오를 탐색하여 성능을 향상시키고, 최종적으로 가장 좋은 성능을 내는 best_estimator_를 반환합니다. 📈
• 영상은 차량 CO2 배출량 예측 모델을 예시로 들며, 숫자형 및 범주형 데이터 전처리(결측치 처리, 스케일링, 인코딩)를 포함한 파이프라인 구축 과정을 간략히 설명합니다. 🚗