하이퍼 파라미터 튜닝 기법

**하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparameter Tuning)**은 기계 학습 모델의 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터를 조정하는 과정입니다. 여기서 하이퍼파라미터란 모델 학습 전에 설정하는 값들로, 학습 데이터 자체에는 포함되지 않으며 모델의 동작을 조정하는 중요한 요소입니다. 이들은 모델의 구조, 학습 과정, 최적화 방법 등을 설정하는 데 중요한 역할을 합니다.

🤔 하이퍼파라미터 vs. 파라미터

• 파라미터: 모델이 학습을 통해 자동으로 찾아내는 값들입니다. 예를 들어, **회귀 분석의 가중치(가중치)**나 신경망의 가중치 등이 이에 해당합니다.
• 하이퍼파라미터: 모델 학습 전에 사용자가 설정하는 값들입니다. 예를 들어, 학습률(Learning Rate), 트리 깊이(Tree Depth), 배치 크기(Batch Size) 등이 하이퍼파라미터입니다.

🛠️ 하이퍼파라미터 튜닝 과정

1. 모델 선택: 먼저 분석하려는 문제에 맞는 모델을 선택합니다. 예를 들어, 회귀 문제에는 Linear Regression, 분류 문제에는 RandomForestClassifier나 XGBoost를 선택할 수 있습니다.
2. 하이퍼파라미터 결정: 모델이 사용되는 목적에 맞는 여러 하이퍼파라미터 값을 설정합니다. 예를 들어:
   • XGBoost: learning_rate, n_estimators, max_depth, subsample 등의 하이퍼파라미터가 있을 수 있습니다.
   • 랜덤 포레스트: n_estimators, max_depth, min_samples_split 등의 하이퍼파라미터가 있습니다.
3. 튜닝 방법: 여러 하이퍼파라미터 값들을 시험하여 최적의 성능을 내는 값을 찾는 과정입니다. 튜닝 방법에는 여러 가지가 있습니다:
   • Grid Search: 가능한 하이퍼파라미터의 모든 조합을 시험해봅니다. 예를 들어, learning_rate가 0.01, 0.1, 1인 경우, 그 값을 모두 테스트하는 방식입니다.
   • Random Search: 하이퍼파라미터 공간에서 무작위로 값을 선택하여 성능을 테스트합니다. Grid Search보다 더 빠를 수 있지만, 최적값을 놓칠 가능성도 있습니다.
   • Bayesian Optimization: 이전 시험 결과를 바탕으로 하이퍼파라미터의 값들을 점진적으로 조정하여 최적화하는 방법입니다.
   • Hyperopt, Optuna와 같은 라이브러리를 사용한 자동화된 하이퍼파라미터 최적화.
4. 모델 평가: 각 하이퍼파라미터 조합에 대해 모델을 훈련시키고, 교차 검증(Cross-validation) 등을 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 성능이 가장 좋은 하이퍼파라미터 조합을 선택합니다.
5. 최종 모델 선택: 최적화된 하이퍼파라미터를 사용하여 최종 모델을 훈련시키고, 이를 실제 데이터에 적용합니다.

🔍 주요 하이퍼파라미터 예시

• Learning Rate: 모델이 학습하는 속도를 조절합니다. 값이 너무 크면 수렴하지 않거나 최적의 솔루션에 도달하지 못할 수 있고, 값이 너무 작으면 학습 속도가 느려지며 과적합이 발생할 수 있습니다.
• Number of Estimators (n_estimators): 앙상블 모델에서 트리의 개수를 설정합니다. 트리가 많으면 모델의 성능이 개선될 수 있지만, 과적합이 발생할 수 있습니다.
• Max Depth: 결정 트리에서 각 트리의 최대 깊이를 설정합니다. 트리의 깊이가 너무 크면 과적합이 발생하고, 너무 작으면 모델의 복잡도가 부족할 수 있습니다.
• Batch Size: 신경망에서 한번에 학습하는 데이터의 배치 크기입니다. 배치 크기가 크면 학습이 빨라지지만, 메모리 사용량이 많아질 수 있습니다.
• Regularization Parameters: 모델의 과적합을 방지하기 위한 하이퍼파라미터들입니다. 예를 들어, Lasso(L1 규제), Ridge(L2 규제)에서 alpha 값을 조정하여 모델의 복잡도를 제어할 수 있습니다.

🔄 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성

• 모델 성능 최적화: 하이퍼파라미터를 잘 조정하면 모델의 성능을 극대화할 수 있습니다. 최적화되지 않은 하이퍼파라미터를 사용할 경우, 모델이 제대로 학습되지 않거나 과적합/과소적합이 발생할 수 있습니다.
• 시간 소모: 하이퍼파라미터 튜닝은 많은 실험을 필요로 하기 때문에 시간이 많이 소모될 수 있습니다. 하지만 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 것이 모델 성능 향상에 매우 중요하므로, 효율적인 튜닝 방법을 사용하는 것이 중요합니다.

💡 결론

하이퍼파라미터 튜닝은 기계 학습 모델을 최적화하는 중요한 과정입니다. 다양한 하이퍼파라미터들을 실험적으로 조정하여, 최상의 성능을 내는 모델을 만들 수 있습니다. GridSearchCV, RandomizedSearchCV 등의 방법을 활용하면 하이퍼파라미터 튜닝을 효율적으로 할 수 있습니다.