#RandomizedSearchCV2 17. Python - 그리드 탐색을 랜덤 탐색으로 바꾸기 안녕하세요!오늘은 그리드 탐색을 랜덤 탐색으로 바꾸는 작업을 해보겠습니다.오늘 하는 것도 약 50분 정도는 잡고 하셔야 될 것 같네요. 제 가상머신 기준( 메모리 4G, CPU 4개 할당 ) 40.7min 소요되었습니다. sklearn.model_selection의 RandomizedSearchCV를 임포트하고, param_distribs에 kernel을 linear와 rbf로 설정합니다.하이퍼파라미터 C는 reciprocal, gamma는 expon을 설정합니다.ssvm_reg는 서포트 벡터회귀 그대로이나, 탐색방법을 RandomizedSearchCV로 합니다.https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html 을 참고하시면여러 분포들을 볼 수 있습니다. 일.. 2018. 11. 28. 14. Python - 모델 세부 튜닝 여기서는 가능성 있는 모델들을 추렸다고 가정합니다. 이제 이 모델들의 세부 튜닝방법을 살펴봅니다.가장 단순한 방법은, 만족할 만한 하이퍼파라미터 조합을 찾을 때까지 수동으로 조정하는 것입니다.하지만 이는 매우 지루하고, 많은 경우의 수를 탐색하기에는 시간이 부족할 수 있습니다. 대신, 사이킷런의 GridSearchCV를 사용하는 것이 좋습니다. 탐색하고자 하는 하이퍼파라미터와 시도해볼만한 값을 지정해주기만 하면 됩니다. 그러면 가능한 모든 하이퍼파라미터 조합에 대해 교차 검증을 사용해 평가하게 됩니다.예를 들어 다음 코드는 우리가 저번에 했던 RandomForestRegressor에 대한 최적의 하이퍼파라미터 조합을 탐색합니다. param_grid 설정에 따라 사이킷런이 먼저 첫 번째 dict에 있는 n.. 2018. 11. 25. 이전 1 다음
