하이퍼파라미터 튜닝방법

GridSearchCV, RandomizedSearchCV, 그리고 Bayesian Optimizer는 머신러닝 모델의 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 방법들이다. 각 방법은 특정 상황에서 유리하거나 불리할 수 있으며, 이러한 방법들을 비유를 통해 이해하면 더 쉽게 그 차이점을 파악할 수 있다.

1. GridSearchCV

• 개념: GridSearchCV는 설정된 하이퍼파라미터의 모든 조합을 일일이 테스트하여 최적의 조합을 찾는 방법이다. 예를 들어, 두 개의 하이퍼파라미터가 있고 각각 3개의 값을 가진다면, 총 3x3=9개의 조합을 모두 시도해 보는 것이다.
• 비유: 축구장에서 골을 넣기 위해 여러 위치에서 슛을 해보는 것과 같다. 모든 위치에서 슛을 해본다면, 가장 정확한 위치를 찾을 수 있다. 그러나 모든 위치에서 시도해야 하므로 시간이 많이 걸린다.
• 장점: 모든 가능한 조합을 다 시도해보므로 최적의 해를 찾을 가능성이 높다.
• 단점: 시도해야 할 조합이 많아질수록 계산 비용이 급격히 증가한다. 하이퍼파라미터가 많아지면 탐색 시간이 매우 오래 걸릴 수 있다.

2. RandomizedSearchCV

• 개념: RandomizedSearchCV는 하이퍼파라미터 공간에서 임의로 몇 가지 조합을 선택해 테스트하는 방법이다. 이 방법은 GridSearchCV처럼 모든 조합을 시도하지 않고, 임의로 일부 조합만 테스트한다.
• 비유: 축구장에서 몇 군데 임의의 위치에서만 슛을 해보는 것과 같다. 운이 좋으면 좋은 위치를 빨리 찾을 수 있지만, 최적의 위치를 놓칠 수도 있다.
• 장점: GridSearchCV보다 계산 비용이 적으며, 비교적 빠르게 괜찮은 결과를 얻을 수 있다.
• 단점: 최적의 조합을 찾을 확률이 낮아진다. 무작위 선택이기 때문에 운에 따라 성능이 좌우될 수 있다.

3. Bayesian Optimizer

• 개념: Bayesian Optimizer는 이전에 시도한 조합의 결과를 바탕으로 다음에 시도할 하이퍼파라미터를 선택하는 방법이다. 이는 기계학습 알고리즘의 일종으로, 이전의 결과를 학습해 가장 가능성이 높은 조합을 탐색해 나간다.
• 비유: 축구장에서 몇 번 슛을 해본 후, 이전 슛의 결과를 바탕으로 어디에서 슛을 해야 골을 넣을 가능성이 높은지를 계산하고 그 위치에서 슛을 하는 것과 같다.
• 장점: 탐색의 효율성이 매우 높아, 적은 시도로도 최적의 해에 근접할 수 있다. 계산 비용도 효율적으로 사용할 수 있다.
• 단점: 초기 설정과 모델링이 복잡하며, 탐색 과정이 랜덤이나 그리드 탐색보다 더 많은 계산을 필요로 할 수 있다.

차이점 요약

• 탐색 방식: GridSearchCV는 모든 조합을 시도하고, RandomizedSearchCV는 임의로 선택하며, Bayesian Optimizer는 이전 결과를 기반으로 선택한다.
• 시간과 자원: GridSearchCV는 시간이 많이 걸리고 자원을 많이 소모하지만, Bayesian Optimizer는 효율적이다. RandomizedSearchCV는 중간 정도의 자원을 사용한다.
• 성공 가능성: GridSearchCV는 최적의 해를 찾을 가능성이 높지만, RandomizedSearchCV는 효율성을 위해 그 가능성을 약간 포기하고, Bayesian Optimizer는 적은 시도로도 높은 성공 가능성을 가진다.

---

 

• GridSearchCV와 RandomizedSearchCV를 섞어서 사용하는 경우도 있는지?

GridSearchCV와 RandomizedSearchCV를 섞어서 사용하는 경우도 있다. 이를 통해 각 방법의 장점을 최대한 활용하면서 단점을 보완할 수 있다. 몇 가지 예시로 설명하겠다.

1. RandomizedSearchCV로 초기 탐색 후 GridSearchCV로 정밀 탐색

• 방식: 먼저 RandomizedSearchCV를 사용하여 하이퍼파라미터의 대략적인 최적 범위를 탐색한다. 이후 이 범위 내에서 GridSearchCV를 사용해 세밀하게 최적의 조합을 찾는다.
• 장점: RandomizedSearchCV를 통해 탐색 공간을 줄인 후 GridSearchCV로 정밀하게 탐색하므로, 시간과 자원을 절약하면서도 최적의 조합을 찾을 가능성이 높아진다.
• 비유: 넓은 지역에서 초기 탐색을 통해 가능성이 높은 작은 영역을 찾고, 이후 그 작은 영역에서 모든 위치를 세밀하게 살펴보는 것과 같다.

2. GridSearchCV를 중첩하여 RandomizedSearchCV처럼 활용

• 방식: GridSearchCV의 범위를 다소 넓게 잡아 1차 탐색을 한 후, 그 결과에서 상위 몇 개의 조합을 추려 다시 GridSearchCV를 적용하는 방식이다. 이 방법은 RandomizedSearchCV처럼 일부만 시도하지만, 결과가 나쁘지 않은 영역을 중점적으로 탐색할 수 있다.
• 장점: GridSearchCV의 체계적인 탐색 방식을 유지하면서도, RandomizedSearchCV의 효율성을 어느 정도 반영할 수 있다.
• 비유: 처음에는 전체 구역을 넓게 나눠서 보고, 그 중에서 골이 잘 들어간 구역만을 집중적으로 탐색하는 것과 같다.

3. 계층적 하이퍼파라미터 튜닝

• 방식: 모델의 주요 하이퍼파라미터와 부차적인 하이퍼파라미터를 구분하여, 주요 하이퍼파라미터는 GridSearchCV로 정밀하게 탐색하고, 부차적인 하이퍼파라미터는 RandomizedSearchCV로 빠르게 탐색하는 방식이다.
• 장점: 중요한 하이퍼파라미터에 대해선 높은 정확성을, 덜 중요한 파라미터에 대해선 효율성을 동시에 달성할 수 있다.
• 비유: 중요한 목표는 꼼꼼히 다뤄야 하지만, 덜 중요한 것은 대략적인 방법으로 처리해도 된다는 접근이다.

결론

이러한 혼합 접근법은 특히 탐색 공간이 넓고 시간이 제한된 상황에서 유용하다. GridSearchCV의 꼼꼼함과 RandomizedSearchCV의 효율성을 결합해 하이퍼파라미터 튜닝 과정을 최적화할 수 있다.

---

 

• GridSearchCV와 RandomizedSearchCV를 혼합할 때 주의할 점은 무엇인가?

1. 탐색 공간의 적절한 설정

• 설명: RandomizedSearchCV는 넓은 탐색 공간에서 유리하지만, GridSearchCV는 상대적으로 좁은 탐색 공간에서 더 효율적이다. 따라서 RandomizedSearchCV를 사용해 초기 탐색을 할 때는 탐색 범위를 너무 넓게 설정하지 말고, 현실적으로 가능한 범위 내에서 설정하는 것이 좋다. 이후 GridSearchCV로 좁혀진 범위 내에서 정밀 탐색을 진행해야 한다.
• 주의점: 초기 RandomizedSearchCV에서 탐색 범위가 너무 넓으면 시간과 자원이 낭비될 수 있으며, GridSearchCV가 적용되는 범위가 너무 좁으면 최적의 해를 찾지 못할 수 있다.

2. 탐색 단계에서의 일관성 유지

• 설명: RandomizedSearchCV로 대략적인 최적의 범위를 찾은 후 GridSearchCV를 적용할 때, 하이퍼파라미터 간의 상호작용을 고려해야 한다. 특히 다수의 하이퍼파라미터가 존재하는 경우, 한 단계에서의 선택이 다음 단계에서 비효율적인 조합을 초래할 수 있다.
• 주의점: RandomizedSearchCV에서 사용된 하이퍼파라미터의 조합이 GridSearchCV 단계에서 올바르게 반영되고 있는지 확인해야 하며, 상호작용을 고려해 탐색 범위를 적절히 설정해야 한다.

3. 시간과 자원의 관리

• 설명: GridSearchCV는 계산 비용이 매우 높을 수 있으므로, 초기 RandomizedSearchCV로 탐색한 후 GridSearchCV를 적용할 때는 자원 관리에 신경 써야 한다. 특히 탐색 단계가 여러 번 반복될 경우 전체 탐색 시간이 예상보다 길어질 수 있다.
• 주의점: 탐색 과정에서 사용할 자원(예: CPU, GPU, 메모리)과 시간을 미리 계획하고, 탐색 시간이 지나치게 길어지지 않도록 조절할 필요가 있다. 또한, 결과가 만족스럽지 않다면 탐색 범위를 조정하거나, 단계를 줄여야 한다.

4. 모델 복잡성과 과적합 방지

• 설명: 여러 단계의 탐색을 진행하다 보면 모델이 복잡해져 과적합(overfitting)될 가능성이 있다. GridSearchCV와 RandomizedSearchCV를 혼합해서 사용할 때는 최적화된 결과가 과적합되지 않도록 주의해야 한다.
• 주의점: 교차 검증(cross-validation)을 통해 모델의 일반화 성능을 지속적으로 평가하며, 필요할 경우 정규화(regularization) 기법 등을 사용해 과적합을 방지해야 한다.

5. 실험의 재현성

• 설명: RandomizedSearchCV는 무작위 요소를 포함하기 때문에, 재현성을 위해서는 랜덤 시드(random seed)를 설정하는 것이 중요하다. 이는 후속 GridSearchCV 단계에서도 일관된 결과를 얻기 위해 필요하다.
• 주의점: 랜덤 시드를 명확히 설정해 두지 않으면 동일한 실험에서 다른 결과가 나올 수 있다. 따라서 모든 실험에서 일관된 랜덤 시드를 사용하는 것이 좋다.

결론

GridSearchCV와 RandomizedSearchCV를 혼합하여 사용하는 것은 매우 강력한 방법이지만, 탐색 공간의 설정, 자원 관리, 과적합 방지 등 여러 가지 요소를 신중하게 관리해야 한다. 이러한 주의사항을 염두에 두고 적용하면 효율적이고 효과적인 하이퍼파라미터 튜닝을 할 수 있다.