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

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

두 번째 그래프는 세로 띠 형태를 보입니다. 이는

gamma

매개변수만 정확도에 영향을 준다는

뜻입니다. 즉

gamma

매개변수는 적절한 범위를 탐색하고 있지만,

C

매개변수는 그렇지 못하

든지, 아니면 중요한 매개변수가 아닐 수도 있습니다.

세 번째 그래프는

C

와

gamma

둘 모두에 따라 값이 변했습니다. 하지만 그래프의 왼쪽 아래

영역에서는 아무런 변화가 없습니다. 아마도 다음 번 검색 땐 매개변수 그리드에서 매우 작은

단위는 제외될 것입니다. 최적치가 그래프의 경계에 있으니 이 경계 너머에 더 나은 값이 있다

고 생각할 수 있습니다. 그러니 이 영역이 포함되도록 매개변수 검색 범위를 바꿔줘야 합니다.

교차 검증 점수를 토대로 매개변수 그리드를 튜닝하는 것은 아주 안전한 방법이며, 매개변수들

의 중요도를 확인하는 데도 좋습니다. 그러나 최종 테스트 세트를 대상으로 여러 매개변수 범

위를 테스트해서는 안 됩니다. 앞서 이야기했지만, 테스트 세트 평가는 사용할 모델이 정확히

결정되고 나서 딱 한 번만 해야 합니다.

비대칭 매개변수 그리드 탐색

어떤 경우에는 모든 매개변수의 조합에 대해

GridSearchCV

를 수행하는 것이 좋은 생각이 아

닐 수 있습니다. 예를 들어

SVC

는

kernel

매개변수를 가지고 ...