분류:데이터 검증
1 개요편집
인공지능을 만들었으면 해당 모델이 얼마나 정확한지 검증해야 한다. 그 검증 방법에 대해 안내하는 문서모음.
일반적으로 적절한 파라미터를 찾기 위해 쓰이는 과정.
2 시각화편집
어떤 파라미터를 고르는 게 적절한지 찾기 위해 파라미터에 따른 오차를 그래프로 그리기도 한다.
results = {} # 결과를 담을 사전.
for i in range(1,9):
results[50*i] = get_score(50*i) # 50 ~ 400 사이의 파라미터를 넣었을 때 오차 구하는 함수를 만들어두고 반복한다.
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline #?? 뭐지?
plt.plot(list(results.keys()), list(results.values()))
plt.show()
# 해당 값에 따라 어떤 오차를 갖는지 그래프로 얻을 수 있다.
3 적절한 인자 찾기편집
사이킷런에서 GridSearchCV() 를 통해 적절한 인자값을 찾을 수 있다고 한다.