GIL's LAB

NotFittedError는 사이킷런의 모델 인스턴스를 학습하지 않고 활용할 때 발생하는 에러입니다. 간단한 예시를 살펴보겠습니다. 먼저 임의로 데이터를 만들고 LinearRegression 클래스를 이용해서 선형 회귀 모델을 만들겠습니다. import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression X = np.random.random((100, 3)) y = np.random.random(100) model = LinearRegression() 다음으로 이렇게 만들어진 model을 사용해서 X의 라벨을 예측해보겠습니다. model.predict(X) [실행 결과] ------------------------------------------..

이번 포스팅에서는 지도 학습 모델을 만들때 필수적인 단계인 하이퍼 파라미터 튜닝에 대해 소개한다. 하이퍼 파라미터와 하이퍼 파라미터 튜닝이란? 머신러닝에서 하이퍼 파라미터란 쉽게 생각해서 사용자의 입력값, 혹은 설정 가능한 옵션이라고 볼 수 있다. 모든 데이터와 문제에 대해 가장 좋은 하이퍼 파라미터 값이 있으면 좋겠지만, 아래 그림과 같이 데이터에 따라 좋은 하이퍼 파라미터라는 것이 다르다. 그래서 데이터마다 좋은 입력값을 설정해주는 노가다 작업이 필요한데, 이를 하이퍼 파라미터 튜닝이라고 한다. 예를 들어서, k-최근접 이웃에서 k를 3으로도 해보고, 5로도 해보고, 10으로도 해 본 다음 그 가운데 가장 좋은 k를 찾는 과정이다. 하이퍼 파라미터 튜닝을 노가다라고 표현한 이유는 해보기 전까진 3이 ..