머신러닝 하이퍼파라미터 튜닝: 랜덤 서치(Random Search)의 이해
😎 머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 바탕으로 모델을 학습시켜 예측이나 분류 등 다양한 문제를 해결하는 기술이다. 모델의 성능을 높이기 위해서는 하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparameter Tuning)이 필수적이다. 하이퍼파라미터는 모델 학습 전에 설정하는 값으로, 학습률(learning rate), 정규화 파라미터(regularization parameter) 등이 있다. 이 글에서는 하이퍼파라미터 튜닝 방법 중 하나인 랜덤 서치(Random Search)를 중심으로 설명한다.
🔥 랜덤 서치(Random Search)란?
랜덤 서치는 하이퍼파라미터 공간 내에서 무작위로 조합을 선택하여 모델 성능을 평가하는 기법이다. 그리드 서치(Grid Search)는 미리 정의된 값들의 조합을 전부 탐색하는 반면, 랜덤 서치는 지정한 범위 내에서 임의의 값들을 선택하므로 탐색 시간이 짧고, 때로는 더 나은 결과를 도출할 수 있다.
랜덤 서치는 다음과 같은 특징을 가진다.
• 탐색 공간의 일부만 선택하여 빠르게 평가 가능
• 고차원 공간에서 특히 유용
• 계산 비용 절감 및 시간 효율성이 높음
예를 들어, 머신러닝 모델에서 두 개의 하이퍼파라미터 A와 B가 있다고 가정할 때, A의 범위는 0.001부터 0.1, B의 범위는 1부터 100 사이로 설정하고, 랜덤하게 선택한 조합을 평가한다.
💡 랜덤 서치의 장점과 단점
랜덤 서치는 전체 하이퍼파라미터 공간을 모두 탐색하지 않기 때문에 계산 비용이 낮은 장점이 있다. 특히 변수의 수가 많거나 값의 범위가 넓은 경우, 그리드 서치(Grid Search)에 비해 훨씬 효율적이다.
하지만 단점도 존재한다.
• 최적의 조합을 놓칠 가능성이 있음
• 실행할 횟수에 따라 결과의 일관성이 낮을 수 있음
따라서 랜덤 서치는 빠른 프로토타이핑이나 대략적인 하이퍼파라미터 범위를 파악하는 데 유용하며, 이후 그 범위를 기반으로 더 정밀한 탐색 기법과 결합할 수 있다.
🐍 파이썬 코드 예시
다음은 사이킷런(scikit-learn) 라이브러리를 사용해 랜덤 서치를 수행하는 간단한 파이썬 코드 예시이다. 이 코드는 SVM(Support Vector Machine) 모델의 하이퍼파라미터 튜닝 예시로 작성되었다.
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
import numpy as np
데이터셋 로드
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
SVM 모델 생성
model = svm.SVC()
하이퍼파라미터 범위 설정
param_dist = {
'C': np.logspace(-3, 2, 6), # SVM의 C값: 0.001 ~ 100 사이
'gamma': np.logspace(-4, 1, 6), # 감마 값: 0.0001 ~ 10 사이
'kernel': ['rbf', 'linear'] # 커널 함수 선택: rbf, linear
}
랜덤 서치 설정: 10번의 반복
random_search = RandomizedSearchCV(model, param_distributions=param_dist, n_iter=10, cv=5, random_state=42)
random_search.fit(X, y)
최적의 하이퍼파라미터 출력
print("최적의 하이퍼파라미터:", random_search.best_params_)
이 코드는 Iris 데이터셋을 이용해 SVM 모델의 하이퍼파라미터 튜닝을 수행한다. ‘C’, ‘gamma’, ‘kernel’의 조합을 무작위로 선택해 교차 검증(cv=5)을 통해 최적의 파라미터를 찾는다.
📊 랜덤 서치와 그리드 서치(Grid Search) 비교
랜덤 서치(Random Search)와 그리드 서치(Grid Search)는 둘 다 하이퍼파라미터 튜닝 기법이다. 그리드 서치는 미리 정해진 조합을 모두 평가하는 방식으로, 경우의 수가 많을 때 계산 비용이 급격히 증가한다. 반면, 랜덤 서치는 임의의 조합을 선택하여 평가하기 때문에 실행 시간이 짧고, 특히 고차원 문제에서 효과적이다.
초보자도 이 두 기법을 이해하면, 상황에 따라 적절한 방법을 선택할 수 있다. 예를 들어, 파라미터 수가 적고 범위가 제한적이면 그리드 서치가 좋지만, 파라미터 수가 많거나 범위가 넓을 경우 랜덤 서치가 더 효율적일 수 있다.
🤔 초보자를 위한 이해를 돕는 예시
하이퍼파라미터 튜닝은 마치 요리 레시피에서 소금, 후추 등의 양을 맞추는 과정과 비슷하다. 요리사에게 정해진 소금과 후추의 양을 모두 시도해 보는 대신, 여러 가지 경우를 시도하면서 가장 맛있는 조합을 찾는 것과 같다.
랜덤 서치는 모든 가능한 조합을 다 시도하지 않고, 몇 가지 경우만 선택해 시도하는 방식이다. 요리 재료의 조합이 무한대에 가까울 때, 무작위로 시도해 본 후 최적의 맛을 찾는 것과 비슷하다.
📚 주요 용어 정리
• 머신러닝(Machine Learning): 데이터를 활용해 패턴을 학습하고 예측 모델을 만드는 기술.
• 하이퍼파라미터(Hyperparameter): 모델 학습 전에 설정하는 값으로, 학습률, 정규화 계수 등 모델 성능에 큰 영향을 주는 요소.
• 랜덤 서치(Random Search): 하이퍼파라미터 범위 내에서 무작위로 조합을 선택해 최적의 조합을 찾는 방법.
• 그리드 서치(Grid Search): 미리 정의된 값들의 모든 조합을 탐색해 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 방법.
• 교차 검증(Cross Validation): 데이터를 여러 부분으로 나누어 모델을 평가해 과적합을 방지하는 기법.
🔑 결론
랜덤 서치는 머신러닝 하이퍼파라미터 튜닝에서 중요한 역할을 수행한다. 전체 탐색에 비해 계산 효율성이 높고, 특히 고차원 파라미터 공간에서 유용하다. 초보자는 그리드 서치와 랜덤 서치의 차이를 이해하고, 실제 문제 상황에 맞게 적절한 방법을 선택하는 연습을 해야 한다.
실제 프로젝트에서는 랜덤 서치로 대략적인 하이퍼파라미터 범위를 파악한 후, 그 범위를 기반으로 그리드 서치나 다른 정밀 튜닝 방법을 추가적으로 적용하는 것이 효과적이다.
앞으로 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 하이퍼파라미터 튜닝에 대한 이해와 경험을 쌓아 나가면 좋다.
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