머신러닝에서 모델의 성능을 극대화하기 위해 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 것은 매우 중요합니다. 하이퍼파라미터 튜닝에는 여러 방법이 있으며, 그 중 하나가 랜덤 서치(Random Search)입니다. 본 글에서는 랜덤 서치의 개념을 설명하고, Scikit-learn 라이브러리를 사용한 구현 예를 함께 소개하겠습니다. 랜덤 서치란? 랜덤 서치는 하이퍼파라미터의 최적 조합을 찾기 위해 주어진 파라미터 공간에서 무작위로 선택된 조합을 평가하는 방법입니다. 그리드 서치(Grid Search)가 정해진 파라미터의 모든 조합을 체계적으로 탐색하는 것과 달리, 랜덤 서치는 탐색 공간에서 랜덤하게 조합을 선택하여 평가합니다. 이 방법은 특히 하이퍼파라미터의 차원이 높거나, 탐색 공간이 클 때 유용하며, 종종 더 적은 시..
