Linear Regression 모델의 Hyperparameter 중 'alpha'와 'l1_ratio'는 Lasso Regression 모델에서 사용되는 두 가지 중요한 Hyperparameter입니다.
- 'alpha'는 Lasso Regression 모델에서 사용되는 규제 강도입니다. 규제 강도는 모델의 복잡성을 제어하는 데 사용됩니다. 규제 강도가 높을수록 모델은 더 단순해지고, 규제 강도가 낮을수록 모델은 더 복잡해집니다.
- 'l1_ratio'는 Lasso Regression 모델에서 사용되는 규제 형태를 제어하는 Hyperparameter입니다. 'l1_ratio'의 값이 1일 때는 L1 규제만 사용되고, 'l1_ratio'의 값이 0일 때는 L2 규제만 사용됩니다. 'l1_ratio'의 값이 0과 1 사이일 때는 L1 규제와 L2 규제가 혼합되어 사용됩니다.
Lasso Regression 모델의 Hyperparameter를 튜닝할 때 고려해야 하는 사항은 다음과 같습니다.
- 규제 강도('alpha')를 튜닝할 때는 모델의 복잡성을 제어하는 데 사용됩니다. 규제 강도가 높을수록 모델은 더 단순해지고, 규제 강도가 낮을수록 모델은 더 복잡해집니다.
- 규제 형태('l1_ratio')를 튜닝할 때는 L1 규제와 L2 규제의 혼합 비율을 제어하는 데 사용됩니다.
- 모델의 성능을 평가할 때는 일반적으로 평균 제곱 오차(MSE)나 평균 절대 오차(MAE)과 같은 지표를 사용합니다.
- 모델의 Hyperparameter를 튜닝할 때는 Grid Search나 Random Search와 같은 탐색 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
2025-07-10 23:27