작성
·
136
·
수정됨
답변 1
0
안녕하십니까,
강의를 잘 듣고 계시다니, 저도 기쁘군요 ^^
둘다 최적의 파라미터를 적용하지만, 적용되는 데이터 세트가 다릅니다.
GridSearchCV에서 X_train, y_train을 다시 학습과 검증으로 CV 횟수만큼 나누어서 학습 후 검증, 학습 후 검증을 반복하면서 성능 평가를 수행하고, cv 횟수 만큼 반복하면서 평균 성능 평가가 가장 좋았을 때의 하이퍼 파라미터를 계산해 줍니다.
하지만 이와 다르게 테스트 데이터 세트를 적용한 최종 평가는 결과가 달라질 수 있습니다. 평가를 위한 데이터 세트가 다르기 때문에 성능 평가 결과가 달라집니다.
감사합니다.
친절한 답변 감사합니다. 생각해보니 답변 주신 것이 맞는 것 같습니다.^^ 감사합니다.