머신러닝 하이퍼파라미터

하이퍼파라미터, hyperparameter
- 머신러닝 모델을 학습시킬 때 사람이 직접 보정해야 하는 파라미터
튜닝 tuning
- 하이퍼파라미터를 조정하는 것.
파라미터 C
- 로지스틱 회귀에는 C라는 파라미터가 존재.
- C는 모델이 학습하는 식별 경계선을 분류 오류에 대해 얼마나 엄격하게 규제할지 나타내는 지표
- 클수록 엄격하고 작은수록 관대해짐
- 초깃값은 1.0
▼ C값의 변화로 모델의 정확도가 얼마나 달라졌는지 그래프로 확인
 - 검증하기 위해, 좋아지다 나빠질수 있는데 가장 좋은 수치를 찾는 것.
▼ C값의 후보가 포함된 리스트 C_list 를 이용해 정확도를 나타낸 그래프를 그리기
 

<선형 SVM의 하이퍼파라미터>
- 파라미터 C
  > SVM(support vector machine)도 오류의허용 오차를 나타내는 C가 파라미터로 정의되어 있음.
  > 로지스틱회귀에 비해 데이터 라벨의 예측치 변동이 심함

 
 
<비선형 SVM의 하이퍼파라미터>