Machine Learning - GridSearchCV

GridSearchCV

 

 

 

 

 

hyper parameter 하이퍼파라미터

 

사람이 설정해줘야 되는 값이고,

 

어떤 값을 설정해야 똑똑한 인공지능이 나올지는 아무도 모른다.

 

 

 

param_grid = { 'C' : [0.1, 1, 10, 100] , 'kernel' : ['linear', 'rdf', 'poly'], 'gamma' : [1, 0.1, 0.01]}

 

 

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

grid = GridSearchCV( SVC() , param_grid , refit=True, verbose=4 )
grid.fit(X_train, y_train)
best_classifier = grid.best_estimator_
y_pred = best_classifier.predict(X_test)
confusion_matrix(y_test, y_pred)

 

accuracy_score(y_test, y_pred)

 

grid.best_params_

 

grid.best_score_

 

 

위 예시와 같이 사람이 설정한 값

 

즉, GridSearchCV와 Hyper Parameter 설정을 통해

 

가장 좋은 조합의 인공지능을 가져올 수 있고

 

가장 좋은 모델에 사용된 하이퍼 파라미터를 알아볼수도 잇다.