[파이썬 머신러닝 가이드] 분류 - 베이지안 최적화 기반의 HyperOpt를 이용한 하이퍼 파라미터 튜닝

목차 1. 베이지안 최적화 2. 언더 샘플링과 오버 샘플링 3. 이상치 데이터 제거 베이지안 최적화 기반의 HyperOpt를 이용한 하이퍼 파라미터 튜닝 Grid Search 단점 하이퍼 파라미터의 개수가 많을 경우 최적화 수행 시간이 오래 걸림 1. 베이지안 최적화 목적 함수 식을 제대로 알 수 없는 블랙 박스 형태의 함수에서 최대 또는 최소 함수 반환 값을 만드는 최적 입력값을 가능한 적은 시도를 통해 빠르고 효과적으로 찾아주는 방식 f 반환 값은 최대/최소로 하는 x,y 값을 찾아내는 것. 함수 식 복잡, 입력값 개수 많거나 범위 넓으면 순차적으로 입력값 대입해서는 짧은 시간 안에 최적 입렵값 찾을 수 X → 베이지안 최적화 베이지안 확률에 기반을 두고 있는 최적화 기법. 베이지안 추론은 ,, 추론..