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아무리 뛰어난 머신러닝 모델도 하이퍼파라미터가 적절하지 않으면 제 성능을 발휘하지 못합니다.하이퍼파라미터 튜닝은 단순한 숫자 조정이 아니라, 모델의 학습 구조와 일반화 능력을 조율하는 고도의 설계 행위입니다. 이번 글에서는 하이퍼파라미터 튜닝의 개념부터 그리드서치, 랜덤서치, 베이지안 최적화(Optuna)까지 실무에서 유용한 기법들을 체계적으로 설명합니다. 1. 하이퍼파라미터란 무엇인가? 모델 내부적으로 자동 학습되는 파라미터가 아닌,모델이 학습되기 전에 사람이 지정해야 하는 설정값을 말합니다. 예시모델주요 하이퍼파라미터RandomForestn_estimators, max_depth, min_samples_splitXGBoostlearning_rate, max_depth, subsample, gamm..