그리드 서치로 모델 최적화하기
그리드 서치(Grid Search)는 머신러닝 모델의 하이퍼파라미터를 최적화하는 데 유용한 기법입니다. 이 방법은 사용자가 지정한 파라미터 값의 조합을 체계적으로 탐색하여 가장 성능이 뛰어난 모델을 찾는 방법입니다. 다양한 하이퍼파라미터 조합에 대해 교차 검증을 수행하여 최적의 조합을 선택할 수 있습니다. 그리드 서치는 간단하면서도 효과적인 방법으로, 모델 선택 과정에서 중요한 역할을 합니다. 본 포스팅에서는 그리드 서치의 개념 및 활용 방법을 자세히 설명하겠습니다.