ocicollassign은 분류 모델을 위한 라이브러리입니다.
hyperparameter tuning은 모델의 성능을 향상시키기 위한 과정입니다.
learning_rate는 모델이 데이터를 학습할 때의 학습률을 의미합니다. 일반적으로 learning_rate는 0.01에서 0.1 사이의 값을 가집니다.
batch_size는 한 번에 처리하는 데이터의 크기를 의미합니다. 일반적으로 batch_size는 32에서 128 사이의 값을 가집니다.
ocicollassign의 default hyperparameter는 다음과 같습니다.
- learning_rate: 0.01
- batch_size: 32
hyperparameter tuning의 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
1. Grid Search: hyperparameter의 가능한 값을 모두 지정하고, 각 값에 대해 모델의 성능을 평가합니다.
2. Random Search: hyperparameter의 가능한 값을 랜덤하게 지정하고, 각 값에 대해 모델의 성능을 평가합니다.
3. Gradient Boosting: 모델의 성능을 향상시키기 위한 hyperparameter의 값을 자동으로 조정합니다.
4. Bayesian Optimization: 모델의 성능을 향상시키기 위한 hyperparameter의 값을 자동으로 조정합니다.
위 방법 중 하나를 선택하여 hyperparameter tuning을 수행하면 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
2025-03-31 03:31