S17L02 – GridSearchCV를 사용한 업데이트된 템플릿

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그리드 서치 CV을 이용한 머신 러닝 모델 최적화: 종합 가이드
목차

매개변수 조정의 도전
그리드 서치 CV 소개
실용적인 구현과 결과
성능과 계산의 균형
그리드 서치 CV를 넘어서
결론


매개변수 조정의 도전

머신 러닝 모델은 종종 많은 매개변수를 포함하며, 각각 여러 값을 가질 수 있습니다. 예를 들어, SVR 모델에는 C, epsilon, 다양한 커널-특정 설정과 같은 매개변수가 포함됩니다. 마찬가지로, Random Forest와 XGBoost와 같은 앙상블 방법은 max_depth, n_estimators, learning_rate와 같은 자체적인 하이퍼파라미터 세트를 가지고 있습니다.


이러한 매개변수의 모든 가능한 조합을 수동으로 반복하여 최적의 세트를 식별하는 것은 시간 소모적일 뿐만 아니라 계산 비용이 많이 듭니다. 일부 매개변수가 연속 값을 허용할 때 조합의 수는 엄청나게 커질 수 있어 검색 공간을 무한하게 만들 수 있습니다.

그리드 서치 CV 소개
그리드 서치 CV은 하이퍼파라미터 조정 과정을 자동화하여 이러한 도전에 대응합니다. 그것은 매개변수 값의 여러 조합을 체계적으로 탐색하며, 각 세트를 교차 검증을 사용하여 평가하여 가장 성능이 좋은 조합을 결정합니다. 그리드 서치 CV가 최적화 과정을 단순화하는 방법은 다음과 같습니다:

파라미터 그리드 정의: 탐색하려는 매개변수의 그리드를 정의합니다. 예를 들어:




		
		
			
			
Java
			
			param_grid = {
    'max_leaf_nodes': list(range(2, 100)),
    'min_samples_split': [2, 3, 4],
    'max_depth': [None] + list(range(2, 100))
}
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
				
						param_grid = {
    'max_leaf_nodes': list(range(2, 100)),
    'min_samples_split': [2, 3, 4],
    'max_depth': [None] + list(range(2, 100))
}
					
				
			
		



그리드 서치 구현: 그리드 서치 CV을 활용하여 매개변수 그리드를 반복하며, 각 조합을 교차 검증을 통해 평가합니다:




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.model_selection import GridSearchCV
model = RandomForestRegressor(random_state=42)
grid_search = GridSearchCV(
    estimator=model,
    param_grid=param_grid,
    scoring='r2',
    cv=10,
    verbose=1,
    n_jobs=-1
)
grid_search.fit(X_train, y_train)
best_model = grid_search.best_estimator_
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
				
						from sklearn.model_selection import GridSearchCV
model = RandomForestRegressor(random_state=42)
grid_search = GridSearchCV(
    estimator=model,
    param_grid=param_grid,
    scoring='r2',
    cv=10,
    verbose=1,
    n_jobs=-1
)
grid_search.fit(X_train, y_train)
best_model = grid_search.best_estimator_
					
				
			
		



성능 향상: 모든 조합을 평가함으로써 그리드 서치 CV는 모델의 성능 지표를 최대화하는 매개변수 세트를 식별합니다 (예: R² 점수).


실용적인 구현과 결과
그리드 서치 CV을 구현하려면 필요한 패키지를 가져오고, 매개변수 그리드를 정의하며, 그리드 서치 과정을 초기화해야 합니다. 다음은 단계별 설명입니다:

패키지 가져오기:




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
			
				
					
				
					1
2
				
						from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
					
				
			
		



매개변수 그리드 정의:




		
		
			
			
Java
			
			param_grid = {
    'max_leaf_nodes': list(range(2, 100)),
    'min_samples_split': [2, 3, 4],
    'max_depth': [None] + list(range(2, 100))
}
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
				
						param_grid = {
    'max_leaf_nodes': list(range(2, 100)),
    'min_samples_split': [2, 3, 4],
    'max_depth': [None] + list(range(2, 100))
}
					
				
			
		



그리드 서치 CV 설정:




		
		
			
			
Java
			
			grid_search = GridSearchCV(
    estimator=RandomForestRegressor(random_state=42),
    param_grid=param_grid,
    scoring='r2',
    cv=10,
    verbose=1,
    n_jobs=-1
)
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
7
8
				
						grid_search = GridSearchCV(
    estimator=RandomForestRegressor(random_state=42),
    param_grid=param_grid,
    scoring='r2',
    cv=10,
    verbose=1,
    n_jobs=-1
)
					
				
			
		



검색 실행:




		
		
			
			
Java
			
			grid_search.fit(X_train, y_train)
best_model = grid_search.best_estimator_
print(f"Best R² Score: {grid_search.best_score_}")
print(f"Best Parameters: {grid_search.best_params_}")
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						grid_search.fit(X_train, y_train)
best_model = grid_search.best_estimator_
print(f"Best R² Score: {grid_search.best_score_}")
print(f"Best Parameters: {grid_search.best_params_}")
					
				
			
		




결과
그리드 서치 CV을 구현하면 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 그리드 서치를 통해 Random Forest 모델의 매개변수를 조정하면 R² 점수를 0.91에서 0.92로 높일 수 있습니다. 마찬가지로, XGBoost와 같은 더 복잡한 모델도 상당한 향상을 볼 수 있습니다. 그러나 매개변수 조합의 수와 교차 검증 폴드의 수가 증가함에 따라 계산 비용도 증가한다는 점에 유의해야 합니다. 예를 들어, 10-폴드 교차 검증으로 288개의 조합을 평가하면 2,880개의 모델 피팅이 필요하며, 이는 성능이 낮은 하드웨어에서는 시간이 많이 소요될 수 있습니다.

성능과 계산의 균형
그리드 서치 CV은 강력하지만 자원 집약적이기도 합니다. 과도한 계산 시간을 줄이기 위해서는 다음과 같이 할 수 있습니다:

매개변수 그리드 제한: 가장 영향력 있는 매개변수에 집중하고 합리적인 범위의 값을 사용하십시오.
교차 검증 폴드 조정: 폴드 수를 줄이면 (예: 10에서 5로) 계산 시간을 크게 줄이면서도 성능에 미치는 영향은 최소화할 수 있습니다.
병렬 처리 활용: n_jobs=-1을 설정하면 사용 가능한 모든 프로세서를 활용하여 검색 속도를 높일 수 있습니다.

예를 들어, 교차 검증 폴드 수를 10에서 5로 줄이면 평가의 신뢰성을 크게 저하시키지 않으면서 계산 시간을 절반으로 줄일 수 있습니다.

그리드 서치 CV를 넘어서
그리드 서치 CV이 효과적이지만, 하이퍼파라미터 조정을 위한 유일한 방법은 아닙니다. Randomized Search CV 및 Bayesian Optimization과 같은 대안은 특히 고차원 공간에서 최적의 매개변수로 더 빠르게 수렴할 수 있습니다. 또한, 매개변수 내에서 교차 검증을 본래적으로 지원하지 않는 Support Vector Regressors (SVR)와 같은 모델의 경우, 성능을 종합적으로 평가하기 위해 교차 검증을 별도로 구현하는 것이 가능합니다.

결론
하이퍼파라미터 조정을 통해 머신 러닝 모델을 최적화하는 것은 우수한 성능을 달성하는 데 필수적입니다. 그리드 서치 CV은 매개변수 조합의 복잡한 환경을 체계적이고 자동화된 방법으로 탐색하여, Random Forest, AdaBoost, XGBoost 및 SVR과 같은 모델을 효과적으로 미세 조정할 수 있도록 합니다. 상당한 계산 자원을 요구하지만, 그에 따른 성능 향상은 모든 데이터 과학자의 무기고에 귀중한 도구가 됩니다. 모델과 데이터셋이 복잡해짐에 따라, 그리드 서치 CV과 같은 기법을 숙달하는 것은 머신 러닝 알고리즘의 잠재력을 완전히 활용하는 데 점점 더 중요해집니다.