저번 포스팅에서는 optuna를 이용한 딥러닝 하이퍼파라미터 튜닝을 해보았다. 이번 포스팅에서는 optuna에 리샘플링을 이용한 교차검증까지 더하여 하이퍼파라미터 튜닝하는 방법을 배워보겠다.
데이터는 저번 포스팅과 동일한 데이터를 사용할 것이다. library(tidyverse) library(tidymodels) library(keras3) optuna <- reticulate::import("optuna") train <- read_csv('train.csv') test <- read_csv('test.csv') cnn_rec <- recipe(~., data=train) |> step_normalize(all_numeric_predictors()) rec_prep <- prep(cnn_rec) 여기까지는 저번 시간과 동일한 전처리이다. set.seed(8) cv_splits <- vfold_cv(train, v = 5, strata=label) cv_splits # 5-fold...
