하이퍼-파라미터 튜닝
- .fit( ) 안에 기본 옵션 값들이 설정되어 있으며, 이러한 옵션 값들을 하이퍼파라미터라고 부름
- 이를 조정하여 모델의 성능을 끌어올리는 것이 목적이다
- 알고리즘이 가지고 있는 특성에 따라 다 다르다 (따라서, 외우지 말 것)
- 문서를 보며 적절한 가설을 세운 다음 적용하면서 검증하는 것이다 (자동으로 설정 가능)
- 종류 :
- penalty = 'elasticnet' : 오버피팅을 방지한다
- random_state = 0 : 임의의 숫자를 넣어 키 값을 고정시킨다. 지원하는 모델의 경우 모델 성능 비교를 위해서 반드시 설정할 것!
- n_jobs = -1 : CPU 코어를 몇 개 사용할지 결정한다 (학습속도 관련, -1는 모두 사용한다는 뜻)