하이퍼파라미터 튜닝 살펴보기

하이퍼파라미터란 학습이 시작되기 전에 직접 설정하는 모델 파라미터입니다. (모델 학습을 통해 결정되는 일반 파라미터와는 다릅니다.) 설정할 수 있는 하이퍼파라미터의 종류는 모델 유형에 따라 다릅니다.

대시보드에는 웹사이트 방문자가 구매를 완료할지 여부를 예측하는 GBM(그래디언트 부스팅 모델)이 표시됩니다. GBM은 수많은 회귀 트리를 생성하는 앙상블 모델의 한 종류입니다. GBM의 하이퍼파라미터에는 생성할 트리의 수, 각 트리의 복잡도, 학습률(각 트리에 부여되는 가중치)이 포함됩니다.

어떤 하이퍼파라미터 조합이 가장 좋은 성능을 낼지 사전에 알기는 어렵기 때문에 다양한 조합을 직접 시도해 봐야 합니다.

대시보드 컨트롤을 사용해 하이퍼파라미터를 변경하고, 가장 높은 정확도를 내는 조합을 찾아보세요.