여러 하이퍼파라미터 튜닝하기

이 연습 문제에서는 여러 하이퍼파라미터를 동시에 튜닝하는 방법을 연습해 봅니다. 알고리즘의 하이퍼파라미터는 서로의 효과에 영향을 주는 경우가 많기 때문에, 보통 개별적으로 튜닝하는 것은 권장되지 않습니다.

Big Mart 매출 데이터의 샘플을 사용해 IForest의 max_features와 max_samples 파라미터를 튜닝해 보세요.

IForest와 airbnb_df는 이미 로드되어 있습니다. itertools의 product 함수도 사용하실 수 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 이상치 탐지

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create two lists for max_features and max_samples
max_features = ____
max_samples = ____
scores = dict()