하이퍼 파라미터는 머신러닝 모델이 학습되기 전에 사람이 설정해야 하는 값들을 의미한다.
KNN 에서의 n_neighbors (이웃의 수) 혹은 Decision Tree의 max_depth 등등 모델이 스스로 학습하는 값이 아닌 직접 지정하거나 자동 탐색으로 찾아야 하는 값이다.
하이퍼파라미터에 따라 모델 성능이 크게 달라지므로 최적화가 필요하다.
먹고 살만큼만 공부하자
하이퍼 파라미터는 머신러닝 모델이 학습되기 전에 사람이 설정해야 하는 값들을 의미한다.
KNN 에서의 n_neighbors (이웃의 수) 혹은 Decision Tree의 max_depth 등등 모델이 스스로 학습하는 값이 아닌 직접 지정하거나 자동 탐색으로 찾아야 하는 값이다.
하이퍼파라미터에 따라 모델 성능이 크게 달라지므로 최적화가 필요하다.
