scikit-learn機械学習⑧グリッド・サーチと交差検証
前回は、ロジスティック回帰を使ってL1・L2正則化を実装しました。今回は、ロジスティック回帰を使ってグリッド・サーチ(Grid Search)を行います。これらのテクニックはロジスティック回帰に限ったものではないので、知っておくと今後に登場するモデルでも役に立ちます。
グリッド・サーチは、機械学習モデルのハイパーパラメータを最適化するための一般的な手法です。この方法では、各ハイパーパラメータに対して候補となる値のリストを指定します。ハイパーパラメータが複数ある場合、全ての値