GridSearchCV

머신러닝에서 하이퍼 파라미터란 굉장히 중요한 요소 중 하나입니다. 예를 들어, 의사결정 트리를 사용한다고 했을때, 깊이를 얼만큼 할 것인지, 노드를 어떻게 할 것인지 같은게 있습니다. 하지만 어떤 하이퍼 파라미터 값이 가장 좋은지 바로 알 수 없습니다. 이것을 해결하기 위해 사이킷런에는 GridSearchCV 라는 함수를 이용합니다. 사용자가 하이퍼 파라미터의 조합을 설정하고 Stratified K Fold의 K를 몇으로 할 것인지 정하면, GridSearchCV가 학습되어 최적의 하이퍼 파라미터들을 출력해줍니다.

그러나 너~무 많은 조합을 넣는다면 그만큼 학습 모델이 만들어지기 때문에 적절하게 개수를 조절해야합니다. 사이킷런을 이용한 머신러닝 기법을 쓸 땐, GridSearchCV를 애용합시다!