그리드서치로 최적 파라미터와 최적 스코어 찾는 법.
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV
param ={'n_estimators': range(100, 1000, 100),
'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2']}
search = GridSearchCV(model, param, cv = 5)
search.fit(X_train, y_train)
search.best_params_
search.best_scores_
반응형
'AI' 카테고리의 다른 글
| [MLOps] ML 생애주기 (2) | 2023.11.04 |
|---|---|
| [Kaggle] 내가 보려고 만든 데이터분석 ML 모델링 순서, 템플릿 (0) | 2023.10.05 |
| [Kaggle] LightGBM 파라미터 튜닝 (0) | 2023.10.04 |
| [Kaggle] XGBoost, catboost, lightGBM (1) | 2023.09.30 |
| [Kaggle] tensorflow Optimizer 종류, 학습방법 (0) | 2023.09.30 |