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하이퍼파라미터 질문입니다.
해결된 질문
23.06.21 00:34 작성
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236
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수정됨
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안녕하세요 강사님
교차검증을 통해 하이퍼파라미터를 사용할 때, 분류모델인 랜덤포레스트 외에도 의사결정나무, XGBOOST, 회귀모델인 로지스틱 등 전 모델에 동일하게 사용이 가능한가요?
random_state의 값을 다른 값을 찾을 필요없이 0으로 고정해도 괜찮을까요?
기존방식대로 검증 데이터를 분리하여 하이퍼파라미터 최적 값을 찾는 방법은 없을까요?
하이퍼파라미터를 사용하지 않고 기존방식으로 검증 데이터를 분리 후 성능지표가 가장 좋은 모델을 사용하는 방식으로 해도 점수감점이 없을까요?
4가지 질문에 대한 답변을 해주시면 감사합니다.
답변 1
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퇴근후딴짓
지식공유자
2023. 06. 21. 20:29
아니요 하이퍼파라미터는 모델에 따라 약간의 차이가 있습니다.
네 0으로 고정하세요 :)
네 기존방식으로 train_test_split()을 통해 데이터를 나누고 검증데이터로 평가하면서 최적의 파라미터값을 찾으면 됩니다.
작업형2는 평가 기준을 밝히고 있지 않아 데이터에 따라 모델 성능이 많이 차이나요
과거 시험에서는 기본 모델로만으로도 점수를 잘 받았던 것 같습니다. 하지만 기준이 점점 달라질 것 같긴해요!!