그리드 검색

그리드 검색(하이퍼파라미터 검색 또는 파라미터 튜닝이라고도 함)은 머신러닝 모델에 사용할 하이퍼파라미터의 최적 조합을 식별하는 데 사용되는 알고리즘 튜닝 기법입니다. 이는 가능한 모든 하이퍼파라미터 조합을 평가하고 비교하여 가장 성능이 좋은 모델을 선택하는 일종의 철저한 검색입니다.

그리드 검색의 목표는 하이퍼파라미터를 최적화하고 모델 정확도를 극대화하는 것입니다. 여러 하이퍼파라미터 값의 그리드를 생성한 다음 그리드를 한 번에 하나씩 체계적으로 검토하여 하이퍼파라미터의 최적 조합을 결정하는 방식으로 작동합니다. 각 단계에서 알고리즘은 하이퍼파라미터 그리드의 단일 지점을 평가하여 모델의 성능을 가장 잘 개선하는 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾습니다.

그리드 검색은 무차별 대입 검색의 일종으로, 하이퍼파라미터를 보다 정밀하게 평가하고 평가하는 대신 가능한 모든 조합을 테스트하는 것을 의미합니다. 계산 시간이 많이 걸리지 않기 때문에 가장 간단한 하이퍼파라미터 최적화 방법입니다. 그러나 시간이 많이 소요될 수 있으며 주로 하이퍼파라미터 값의 수가 너무 많지 않은 경우에 적합합니다.

그리드 검색은 특히 서포트 벡터 머신 및 기타 분류기에 널리 사용되는 하이퍼파라미터 튜닝 방법입니다. 서포트 벡터 머신 및 랜덤 포레스트 모델과 같은 간단한 머신 러닝 모델에서 가장 일반적으로 사용되며, 정확도와 성능을 개선하기 위해 이러한 모델을 미세 조정하는 데 사용됩니다.

그리드 검색은 Scikit-Learn, Python용 TensorFlow, R용 캐럿, R/Python/줄리아용 mlr과 같이 널리 사용되는 머신 러닝 라이브러리 내에서 구현할 수 있습니다.