Hippo's data

모델의 성능을 향상하는 방법은 여러가지가 있습니다 학습데이터를 깔끔하게 정제/전처리하거나 중요한 변수들을 선택(Feature selection)하는 등 다양한 방법이 있는데요 그중 오늘은 모델의 하이퍼파라미터를 조정하는 방법에 대해 알아보겠습니다!!! # 하이퍼파라미터(Hyperparameter)란? 사용자가 직접 모델 학습방식을 조절하는 것을 뜻하는데요 의사결정나무(Decision tree)의 최대 깊이(max depth)를 설정하거나 딥러닝 모델의 학습률(learning rate), epoch 에포크 수를 지정하는 것들이 이에 해당합니다 # 파라미터(parameter)란? 반면) 파라미터는 데이터로부터 자동적으로 결정되는 값을 의미하는데요 회귀 모델 계수(가중치) / 절편, 딥러닝 모델에서의 가중치가..