최적화 된 파라미터를 찾기 위해서 하이퍼파라미터 값을 조정하면서, 가장 좋은 결과가 나올 때까지 돌려봐야한다 이거 너무 번거롭고 귀찮고 시간도 오래 걸릴 때가 많다. Optuna : 하이퍼파라미터 최적화 : 하이퍼 파라미터 최적화를 도와주는 프레임워크 파라미터의 범위나 리스트를 지정해주면, trail마다 파라미터를 변경하면서 최적의 파라미터를 지정해준다. optuna는 study 개체를 기반으로 한다. 이 개체에는 필요한 파라미터 공간에 대한 정보와 sampler 방법과 pruning에 대한 정보가 포함되어 있다. from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import log_loss import optuna #정의..
