[TIL]이윤회_201022

- **키워드**: Randomized Search cross validation, Grid search cross validation

- **배운 것**: cross validation 방법을 통해서 최적의 하이퍼 파라미터를 튜닝하는 법에 대해서 학습했다

- **어려웠던 부분**: 코드를 이해하기 어려웠던 부분은 없었다, 다만 해당 데이터에 대한 도메인 지식이 없었기에 EDA나 피처 엔지니어링을 진행하지 않았다. 또한 n-estimator의 설정 범위도 랜덤으로 진행하였는데, 이 부분에 대해서 보다 깊은 지식이 있어야 효율적인 모델이 나올 것이라고 생각된다.

- **더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분**: cross validation한 모델의 threshold 설정을 하고 싶었는데, 최적의 threshold를 찾기 위해서는 validation 셋이 따로 구분이 되어있었어야 했을것 같다. 처음 테스트 데이터에서 타겟을 분리할때 검증세트를 구분하지 않았는데, 검증세트를 구분하지 않고서도 최적의 threshold를 찾아 이를 반영하는 작업이 가능한 방법이 있는지에 대해서 더 공부해봐야 될 것 같다.

- **느낀 점**: 오늘 cross validation을 통해 하이퍼파라미터를 튜닝했는데, 어제 threshold를 설정했을 때 보다 모델의 성능이 조금 떨어졌다. 이 점이 조금 아쉬운것 같다.