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

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

은 이 장의 시작 부분에서 직접 변환한 코드의 결과와 같습니다. 파이프라인을 사용하면 “전처

리 + 분류” 과정을 위해 작성해야 할 코드가 줄어듭니다. 그러나 파이프라인의 가장 큰 장점은

cross

_

val

_

score

나

GridSearchCV

에 파이프라인을 하나의 추정기처럼 사용할 수 있다는 것

입니다.

6.3

그리드 서치에 파이프라인 적용하기

그리드 서치에 파이프라인을 사용하는 방식 역시 다른 추정기를 사용할 때와 같습니다. 탐색할

매개변수 그리드를 정의하고, 이 매개변수 그리드와 파이프라인으로

GridSearchCV

의 객체

를 만듭니다. 그런데 매개변수 그리드를 만들 때 조금 달라지는 것이 있습니다. 각 매개변수가

파이프라인의 어떤 단계에 속한 것인지 알려줘야 합니다.

C

와

gamma

매개변수는 두 번째 단

계인

SVC

의 매개변수입니다. 앞에서 이 단계의 이름을 “

svm

”이라고 지정했습니다. 파이프라

인용 매개변수 그리드는 단계 이름과 매개변수 이름을 “__” (밑줄 문자

2

개)로 연결해 만듭니

다. 그래서

SVC

의 매개변수

C

를 그리드 서치로 탐색하려면 매개변수 그리드 딕셔너리의 키를

“

svm

__

C

”로 해야 하고

gamma

에 대해서도 동일합니다.

In [10]:

param_grid = {'svm__C': [ ...