하이퍼파라미터 튜닝 방법 정리

머신러닝과 딥러닝 모델에서 성능을 최적화하기 위해 꼭 필요한 과정이 바로 하이퍼파라미터 튜닝입니다. 하이퍼파라미터는 학습 전에 설정해야 하는 값으로, 모델 구조나 학습 방법을 제어하는 데 사용됩니다.

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하이퍼파라미터란?

하이퍼파라미터는 모델 내부에서 자동으로 학습되는 파라미터(가중치)와 달리, 외부에서 사람이 직접 설정해야 하는 값입니다.

예시:

• 결정 트리: max_depth, min_samples_split
• SVM: C, gamma
• KNN: k값
• 신경망: 학습률(learning rate), 배치 사이즈, 은닉층 개수 등

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주요 튜닝 방법

1. 그리드 서치 (Grid Search)

• 사전에 정의한 하이퍼파라미터 후보를 모두 조합하여 실험
• 가장 성능이 좋은 조합을 선택

장점: 구현이 간단하고 확실한 결과 단점: 조합 수가 많아지면 계산량 급증 (비효율적)

2. 랜덤 서치 (Random Search)

• 가능한 조합 중에서 무작위로 일부 조합만 시도
• Grid Search보다 적은 계산으로도 좋은 결과 가능

장점: 계산 효율성이 좋음 단점: 중요한 조합을 놓칠 수도 있음

3. 베이지안 최적화 (Bayesian Optimization)

• 이전 시도의 성능을 기반으로 다음 실험 조합을 지능적으로 선택
• 대표 라이브러리: Optuna, Hyperopt, Scikit-Optimize

장점: 적은 실험으로 좋은 결과 도출 가능 단점: 구현 복잡도 높음

4. 교차 검증 (Cross-Validation) 활용

• 튜닝 시 과적합을 방지하고 일반화 성능을 높이기 위해, K-Fold Cross Validation과 함께 사용

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실전 팁

• 먼저 중요도가 높은 하이퍼파라미터부터 튜닝하세요 (예: 학습률)
• coarse-to-fine 전략: 범위를 넓게 → 좁게 줄여가며 튜닝
• 파라미터 수가 많은 경우 랜덤 서치 또는 베이지안 최적화 추천
• 튜닝 시간과 자원이 한정된 경우, 조기 종료(Early Stopping) 기법도 함께 고려

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결론

하이퍼파라미터 튜닝은 모델 성능 향상을 위한 필수 단계입니다. Grid Search처럼 단순한 방법부터, 베이지안 최적화처럼 지능적인 방법까지 상황에 맞게 적절히 선택해 사용해야 합니다. 학습 데이터의 성격, 자원의 제약, 정확도 목표 등을 고려해 튜닝 전략을 세워보세요.

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