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Lv2 튜닝 4/4 python 파이썬 GridSearch 구현

2021.07.06 10:42 1,237 Views

GridSearchCV 모듈로 완전탐색 하이퍼파라미터 튜닝을 구현해보겠습니다.


from sklearn.model_selection import GridSearchCV


model = RandomForestRegressor(criterion = 'mse', random_state=2020)


params = {'n_estimators': [200, 300, 500],
          'max_features': [5, 6, 8],
          'min_samples_leaf': [1, 3, 5]}


greedy_CV = GridSearchCV(model, param_grid=params, cv = 3, n_jobs = -1)
greedy_CV.fit(X_train, Y_train)


[Colab 실습 링크]


⬅️ Lv2 튜닝 3/5 하이퍼파라미터 / GirdSearch 개념 /

Lv2 복습 ➡️

↩️ 오늘의 파이썬 리스트


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당쇠
2021.07.15 12:05

에오니
2021.07.30 23:29

done

정장입고시퍼요
2021.08.02 16:04

done

분석을할상인가
2021.08.06 00:17

세라자데
2021.09.05 14:24

phu
2021.09.06 21:14

코랩 문제가 2/4 변수 제거하기와 섞여있습니다.

DSJY
2021.09.08 18:11

매미인턴
2021.09.10 08:58

코랩 문제가 2/5 변수제거와 동일합니다 확인 부탁드려요!

다욤
2021.09.12 19:04

찬찬이
2021.09.24 15:49

changhyeon
2021.09.29 21:47

done

Holte
2021.09.30 12:53

왼쪽눈썹왁싱
2021.10.27 14:24

yulia.
2021.11.18 21:28

세라자데
2021.11.22 20:34

하이퍼파라미터 값은 사용자가 직접 해보면서 고치는 건가요? 혹시 가이드라인 같은 게 있나요?

DACON.투게더
2021.11.23 10:21

하이퍼파라미터 값은 사용자가 직접 지정 해주며 

분석가 본인의 경험에 따라 선정하는 경우가 많습니다.

감사합니다.

지금노플
2021.12.08 15:09

Soohobi
2021.12.15 16:32

moran
2021.12.27 15:10

dbnoid
2022.01.18 18:58

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