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  3. Python에서의 하이퍼파라미터 튜닝
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연습 문제

러닝 커브 만들기

하나의 하이퍼파라미터에 대해 매우 많은 값을 시험하면, DataFrame 형태로는 한눈에 비교하기가 어렵습니다. 이전에 이를 분석하기 위한 좋은 요령을 배웠죠. '러닝 커브'라는 그래프는 특정 하이퍼파라미터를 증가시키거나 감소시켰을 때 최종 결과가 어떻게 달라지는지 잘 보여 줍니다.

이번에는 학습률(learning rate)을 몇 가지만 시험하는 대신, 넓은 범위에서 많은 값을 시험해 이 하이퍼파라미터의 영향을 쉽게 확인해 보겠습니다. NumPy의 유용한 함수 np.linspace(start, end, num)는 지정한 구간(start, end) 내에서 동일 간격의 값 num개를 생성합니다.

X_train, X_test, y_train, y_test 데이터셋이 제공됩니다.

지침

100 XP
  • 0.01에서 2 사이를 동일 간격으로 나눈 학습률 30개 리스트를 만드세요.
  • 직전 연습 문제와 유사한 루프를 작성하되, 정확도 점수만 리스트에 저장하세요.
  • 학습률과 정확도 점수를 그래프로 시각화하세요.