125
2
장
머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지
2.10
연습문제
이 장에서 소개한 주택 가격 데이터셋을 사용해 문제를 푸세요.
1
.
서포트 벡터 머신 회귀 (
sklearn
.
svm
.
SVR
)를
kernel
=
"
linear
"
(하이퍼파라미터
C
를 바
꿔가며 )나
kernel
=
"
rbf
"
(하이퍼파라미터
C
와
gamma
를 바꿔가며 ) 등의 다양한 하이퍼파
라미터 설정으로 시도해보세요. 지금은 이 하이퍼파라미터가 무엇을 의미하는지 너무 신경
쓰지 마세요. 최상의
SVR
모델은 무엇인가요?
2
.
GridSearchCV
를
RandomizedSearchCV
로 바꿔보세요.
3
.
가장 중요한 특성을 선택하는 변환기를 준비 파이프라인에 추가해보세요.
4
.
전체 데이터 준비 과정과 최종 예측을 하나의 파이프라인으로 만들어보세요.
5
.
GridSearchCV
를 사용해 준비 단계의 옵션을 자동으로 탐색해보세요.
연습문제의 정답은
https
://
github
.
com
/
rickiepark
/
handson
-
ml2
에 있는 주피터 노트북에서
확인할 수 있습니다.