파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판): 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

5

장

모델 평가와 성능 향상

345

In [32]:

print("최적 매개변수:", grid_search.best_params_)

print("최고 교차 검증 점수: {:.2f}".format(grid_search.best_score_))

Out [32]:

최적 매개변수: {'C': 100, 'gamma': 0.01}

최상 교차 검증 점수: 0.97

12

CAUTION_

테스트 세트로

score

메서드에서 계산하는 모델의 일반화 성능과

best

_

score

_를 혼동해서

는 안 됩니다.

score

메서드는 (또는

predict

메서드의 결과는) 전체 훈련 세트에서 학습한 모델에 대한 것입

니다.

best

_

score

_ 속성에는 훈련 세트에서 수행한 교차 검증의 평균 정확도가 저장됩니다.

12

가끔은 만들어진 실제 모델에 직접 접근해야 할 때가 있습니다. 예를 들면 계수나 특성 중요도

를 살펴보려고 할 때입니다. 최적의 매개변수에서 전체 훈련 세트를 사용하여 학습한 모델은

best

_

estimator

_ 속성에서 얻을 수 있습니다.

In [33]:

print("최고 성능 모델:\n", grid_search.best_estimator_)

Out [33]:

최고 성능 모델:

SVC(C=100, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,

decision_function_shape='ovr', ...