하이퍼파라미터튜닝

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

유예빈님의 질문은 하이퍼파라미터 튜닝에 대한 것으로 보입니다. 특히 random_state, max_depth, n_estimators와 같은 하이퍼파라미터가 모든 회귀 및 분류 모델에서 사용 가능한지에 대한 궁금증이신 것 같습니다.

아래 링크에서는 하이퍼파라미터에 대한 질문과 비슷한 컨텍스트에서의 답변을 찾을 수 있습니다:

하이퍼파라미터 질문입니다. 해당 게시글에서는 교차검증을 통한 하이퍼파라미터 튜닝의 적용 가능성에 대해 논의하고 있습니다. 질문자는 다양한 모델에 하이퍼파라미터를 동일하게 적용할 수 있는지에 대해 질문하고 있습니다. 답변에서는 하이퍼파라미터가 모델에 따라 다를 수 있다는 점, 예를 들어 random_state은 고정 가능하나 모델마다 다른 하이퍼파라미터가 있을 수 있다고 언급되어 있습니다.
분류모델 파라미터 에 대한 게시글에서는 n_estimators와 같은 하이퍼파라미터가 의사결정나무(DecisionTreeClassifier)에서는 사용 불가능한 반면, 랜덤포레스트(RandomForestClassifier) 및 XGBOOST(XGBClassifier)와 같은 다른 모델에서는 사용 가능함을 언급합니다. 이는 모든 하이퍼파라미터가 모든 모델에 적용가능하지 않음을 보여줍니다.

정리하자면, random_state, max_depth, n_estimators와 같은 하이퍼파라미터는 모든 회귀 및 분류 모델에서 사용되지는 않습니다. 이들 파라미터는 일반적으로 결정트리 기반 모델들에서 주로 사용되며, 모델에 따라 사용할 수 있는 하이퍼파라미터가 달라지기 때문에 각 모델의 문서나 가이드를 참고하는 것이 좋습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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