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중요한 파라미터는 ❗ 를 표시해 두었습니다. (저는 표시한 파라미터들 위주로 많이 사용하며, 다른 파라미터들은 많이 손대지 않는거같아요 !) 파라미터 종류 내용 changepoint_prior_scale ❗❗ [default] = 0.05 0.05 : 추세에 유연하게 반영 seasonality_prior_scale ❗❗ [default] = 10.0 계절성 반영 강도 (높을수록 민감) holidays_prior_scale ❗❗ [default] = 10.0 holiday 효과를 얼마나 반영할지 조절 (클수록 holiday효과가 강함.) add_country_holidays(country_name='KR') 으로 한국의 휴일을 반영 seasonality_mode ❗ [default] = 10.0 'addt..

GridSearchCV 간단한 정의 GridSearchCV란 사용자가 직접 모델의 하이퍼 파라미터 값을 리스트로 작성하여 경우의 수마다 예측 성능을 측정하여 비교하면서 최적의 하이퍼 파라미터 값을 찾는 기법입니다. from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 아래 params는 랜덤포레스트 파라미터로 실행하였습니다. # list로 작성할 수 있지만 아래와 같이 작성해주면 훨씬 더 많은 범위의 파라미터 튜닝이 가능합니다. params = {'n_estimators' : list(range(50,400,10)),'max_depth' : list(range(4,20,15)), 'min_samples_leaf' : list(range(4,20,1)),'min_sam..