Grid와 Random Search 나란히 비교
Random Search와 Grid Search의 탐색 공간을 함께 시각화하면 각 기법이 어떤 영역을 커버하는지 한눈에 볼 수 있어, 각 방식의 장단점을 직관적으로 이해할 수 있습니다.
이번 연습에서는 Grid Search 방식과 Random Search 방식으로 하이퍼파라미터 조합을 샘플링한 뒤, 두 결과를 플롯으로 비교해 보겠습니다.
다음이 제공됩니다:
- 이 알고리즘의
learn_rate와min_samples_leaf조합을 담은 리스트combinations_list - 두 개의 하이퍼파라미터 조합 리스트를 입력받아 X, Y 좌표로 변환하고 동일한 그래프에 Grid와 Random Search 조합을 그려주는 함수
visualize_search()
visualize_search() 함수 정의를 확인하려면 아래 코드를 실행하세요:
import inspect
print(inspect.getsource(visualize_search))
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서의 하이퍼파라미터 튜닝
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Sample grid coordinates
grid_combinations_chosen = ____[0:____]
# Print result
print(____)