머신러닝 모델의 파라미터와 하이퍼파라미터

 

머신러닝 모델이 성공적으로 학습하고 예측을 수행하려면 여러 요소들이 결합되어야 합니다. 그중에서도 '파라미터(parameter)'와 '하이퍼파라미터(hyper-parameter)'는 모델의 성능을 결정하는 주요 요소입니다. 이번 글에서는 두 요소의 역할과 차이점, 그리고 하이퍼파라미터 튜닝 방법에 대해 설명하겠습니다.

 

목차

1. 파리미터와 하이퍼파라미터란 무엇인가?
2. 파라미터의 이해와 중요성
3. 하이퍼파라미터의 이해와 중요성
4. 파라미터와 하이퍼파라미터의 차이
5. 하이퍼파라미터 튜닝 방법
6. 마치며

 

1. 파라미터와 하이퍼파라미터란 무엇인가?

 

많은 사람들이 파라미터와 하이퍼파라미터 사이의 차이점을 잘 모르고 혼용해서 사용합니다. 하지만, 두 개념은 머신러닝 모델에서 명백히 다르기 때문에 분명하게 구분하여 사용할 필요가 있습니다. 머신러닝에서 파라미터란 모델이 데이터로부터 학습하는 값들을 말합니다. 예를 들어, 선형 회귀 모델에서의 가중치(weight)와 절편(bias), 또는 인공신경망에서의 가중치와 편향 등이 파라미터에 해당합니다. 이러한 파라미터들은 학습 데이터를 통해 업데이트되고, 모델의 예측을 결정하는 핵심 요소입니다. 반면에 하이퍼파라미터는 모델의 학습 방식을 결정하는 값들로, 사용자에 의해 미리 설정되며 학습 과정에서 자동으로 변경되지 않습니다. 예를 들어, 결정 트리의 최대 깊이, kNN의 이웃 수, 신경망의 학습률과 에포크 수 등이 하이퍼파라미터에 해당합니다. 

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2. 파라미터의 이해와 중요성

 

파라미터는 모델이 학습하는 동안 자동으로 조정되는 값입니다. 예를 들어, 선형 회귀 모델에서는 학습 데이터를 통해 가중치와 절편 값을 조정함으로써 예측 오차를 최소화합니다.

 

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# The coefficients
print('Coefficients: ', model.coef_)
print('Intercept: ', model.intercept_)

 

여기서 'model.coef_'와 'model.intercept_'는 각각 학습된 가중치와 절편에 해당하는 파라미터입니다. 이 값들이 바로 모델이 학습 데이터로부터 배운 정보를 담고 있으며, 이를 통해 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

 

 

3. 하이퍼파라미터의 이해와 중요성

 

하이퍼파라미터는 모델의 학습 방식을 제어하는 요소입니다. 이는 사전에 사용에 의해 설정되며, 좋은 하이퍼파라미터 값을 설정하는 것이 머신러닝 모델의 성능에 결정적인 영향을 미칩니다. 예를 들어, kNN 알고리즘에서 이웃의 수(k)는 하이퍼파라미터로, 이 값에 따라 모델의 성능이 크게 달라집니다.

 

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X_train, y_train)

 

여기서 'n_neighbors'는 이웃의 수를 설정하는 하이퍼파라미터입니다. 이 값이 너무 작으면 모델은 과적합(overfitting)할 위험이 있고, 너무 크면 예측을 잘 수행하지 못할 위험이 있습니다. scikit-learn을 활용하여 kNN 알고리즘을 구현하는 방법은 이전 글을 참고하시길 바라겠습니다.

머신러닝 모델 소개 (3) - KNN (K-Nearest Neighbor)

scikit-learn에서 제공하는 붓꽃 데이터를 가지고 kNN 알고리즘의 k 설정값에 따른 예측 정확도의 차이를 확인한 결과는 아래와 같습니다. k가 1일 때 kNN 알고리즘의 정확도는 0.95이었고, k가 3일 때 0.98, k가 5일 때 0.97로 각각 나타났습니다. 즉, 해당 데이터에 대해 적절한 k의 값은 3인 것을 확인할 수 있습니다.

 

 

4. 파라미터와 하이퍼파라미터의 차이

 

파라미터와 하이퍼파라미터는 모두 모델의 성능에 영향을 미치지만, 그 역할과 조절 방법에는 큰 차이가 있습니다. 파라미터는 데이터로부터 자동으로 학습되는 반면, 하이퍼파라미터는 사용자가 미리 설정해야 합니다. 또한, 파라미터는 모델의 구조(예: 가중치, 편향)를 결정하고, 하이퍼파라미터는 학습 알고리즘의 동작 방식(예: 학습률, 에포크 수)을 결정합니다.

 

 

5. 하이퍼파라미터 튜닝 방법

 

모델의 성능을 최적화하기 위해서는 하이퍼파라미터를 적절하게 조절해야 합니다. 파라미터는 모델이 자동으로 학습하는 값이기 때문에, 사용자가 직접 튜닝할 수 있는 요소는 하이퍼파라미터뿐입니다. scikit-learn에서는 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 방법으로 그리드 검색(Grid Search)과 랜덤 검색(Random Search)등을 제공하고 있으며, skopt 라이브러리를 이용하면 하이퍼파라미터 튜닝의 대표적인 방법인 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)를 사용할 수 있습니다. 각 방법에 대해서는 다른 글에서 자세히 다루겠습니다. 아래 코드는 scikit-learn의 그리드 검색(GridSearchCV)을 이용하는 간단한 예시입니다.

 

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC

param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001]}
grid = GridSearchCV(SVC(), param_grid, refit=True)
grid.fit(X_train, y_train)

 

여기서 'C'와 'gamma'는 SVM의 하이퍼파라미터로, GridSearchCV를 사용해 가장 좋은 성능을 내는 값들을 찾아냅니다. scikit-learn을 활용하여 SVM 알고리즘을 구현하는 방법은 이전 글을 참고하시길 바라겠습니다.

머신러닝 모델 소개 (2) - 서포트벡터머신 (Support Vector Machine, SVM)

 

 

6. 마치며

 

모델의 성능을 향상시키는 것은 머신러닝 모델 개발 시 매우 중요한 작업 중 하나입니다. 이를 위해 파라미터와 하이퍼파라미터의 역할과 차이를 이해하고, 적절하게 조절하는 방법을 아는 것이 중요합니다. 다양한 방법을 통해 하이퍼파라미터를 튜닝함으로써 모델의 성능을 최대한 끌어올리고, 다양한 데이터세트에 대한 예측 정확도를 높여야 합니다.