그리드 서치와 랜덤 서치의 한계

XGBoost로 익히는 Extreme Gradient Boosting

Sergey Fogelson

Head of Data Science, TelevisaUnivision

그리드 서치와 랜덤 서치의 한계

  • 그리드 서치
    • 새로운 파라미터가 추가될수록 구축해야 하는 모델 수가 급격히 증가합니다
  • 랜덤 서치
    • 탐색해야 할 파라미터 공간이 매우 방대할 수 있습니다
    • 최적 결과를 찾기 위해 공간을 무작위로 탐색하면 오랜 시간이 걸립니다
XGBoost로 익히는 Extreme Gradient Boosting

연습해 봅시다!

XGBoost로 익히는 Extreme Gradient Boosting

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