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랜덤 포레스트(회귀)의 하이퍼 파라미터 튜닝

이번 포스팅에서는 회귀를 위한 랜덤포레스트의 하이퍼 파라미터를 튜닝하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 랜덤포레스트는 sklearn.ensemble.RandomForestRegressor를 이용해서 구현하겠습니다. 하이퍼 파라미터 sklearn.ensemble.RandomForestRegressor의 주요 하이퍼 파라미터(함수 인자)는 다음과 같습니다. 하이퍼 파라미터에 대한 설명은 scikit learn의 공식 문서를 참고해서 작성했습니다. n_estimators: 랜덤포레스트를 구성하는 결정나무의 개수로 기본값은 100입니다. criterion: 결정 나무의 노드를 분지할 때 사용하는 불순도 측정 방식으로, 'mse', ',mae' 중 하나로 입력합니다. 최근 버전(1.2)에서는 각각 "squared_e..
데이터사이언스/머신러닝 2022. 7. 28. 17:44
랜덤 포레스트(이진 분류)의 하이퍼 파라미터 튜닝

이번 포스팅에서는 이진 분류를 위한 랜덤포레스트의 하이퍼 파라미터를 튜닝하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 랜덤포레스트는 sklearn.ensemble.RandomForestClassifier를 이용해서 구현하겠습니다. 하이퍼 파라미터 sklearn.ensemble.RandomForestClassifier의 주요 하이퍼 파라미터(함수 인자)는 다음과 같습니다. 하이퍼 파라미터에 대한 설명은 scikit learn의 공식 문서를 참고해서 작성했습니다. n_estimators: 랜덤포레스트를 구성하는 결정나무의 개수로 기본값은 100입니다. criterion: 결정 나무의 노드를 분지할 때 사용하는 불순도 측정 방식으로, 'gini', 'entropy' 중 하나로 입력합니다. 'gini'는 지니 불순도(Gin..
데이터사이언스/머신러닝 2022. 7. 25. 10:53
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