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  3. Python에서의 하이퍼파라미터 튜닝
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연습 문제

여러 하이퍼파라미터를 반복적으로 튜닝하기

이 연습 문제에서는 이전에 만들었던, 하이퍼파라미터 2개를 받아 모델을 만들고 결과를 반환하는 함수를 바탕으로 진행해요. 이제 그 함수를 사용해 여러 값을 순회(loop)하고, 여기에 또 다른 하이퍼파라미터를 추가해 함수와 루프를 확장해 보겠습니다.

이 연습 문제에서는 gbm_grid_search(learn_rate, max_depth) 함수를 사용할 수 있어요.

함수 내용이 기억나지 않으면, 미리 만들어 둔 print_func()를 실행해 확인하셔도 됩니다.

지침 1/3

undefined XP
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  • 작성한 gbm_grid_search 함수를 사용해 learning_rate 값 (0.01, 0.1, 0.5)과 max_depth 값 (2, 4, 6)을 테스트하는 for 루프를 만들고, 결과를 출력하세요.