모델을 학습시킬 때 hyperparameter tunning을 해보자.  그나저나 본고에서 모델을 학습시킬 때 세 가지 방법을 사용했는데, 각각을 보면  얘는 기본. 성능보다는 속도를 중시한다.  개발자가 해당 문제에 대해 지식이 조금 있는 경우 parameter를 조정할 수 있다. 모델이 parameter를 학습하는 과정을 보완하는 것이다.  얘가 시간이 가장 오래 걸린다.  아무튼 hypterparameter tunning을 해서 모델을 학습시키자. tuner = tfdf.tuner.RandomSearch(num_trials=1000) 먼저 튜너를 설정한다. 이 튜너를 통해 무작위의 1,000개의 hyperparameter 조합을 시도한다. tuner.choice("min_examples", [2, ..

improved parameters로 만든 모델을 해부해 보자. model.summary() 이렇게 입력을 하면 아주 길게 이것저것 나오니까 잘라서 확인하자. Model: "gradient_boosted_trees_model_1"_________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ==================================================================================================================================Total para..