특성공학 | ④ 하이퍼 파라미터 튜닝(Hyper Parameter Tuning)

1. 개념 Hyper Parameter Tuning : 데이터를 학습할 때 발생하는 알고리즘의 수학적 구조를 사용자가 통제 - Random Search : 무작위로 알고리즘의 수학적 구조를 통제하여, 데이터셋에 적합한 수학적 구조를 생성 - Grid Search : 사용자가 설정한 임의의 알고리즘 구조를 통제하여, 데이터셋에 적합한 수학적 구조를 생성 2. 실습 1) 데이터셋 불러오기 및 결측치 확인 2) 설명/목표변수 선언 3) sklearn 라이브러리 설치 및 학습/검증 데이터 분할 4) Hyper Parameter 튜닝 후 학습데이터 학습 위에서 지정한 모델의 Hyper Parameter가 뭐가 있는지 어떻게 알까? → 구글 검색창에 지정한 모델을 검색하면 sklearn 공식 홈페이지에서 아래 링크..