grid search cv에서 n_estimators

Grid Search CV에서 n_estimators는 주로 앙상블 학습 알고리즘에서 사용되는 파라미터로, 특히 부스팅(Boosting)과 배깅(Bagging) 기법에서 많이 사용됩니다. 이 파라미터는 앙상블을 구성하는 개별 모델(예: 결정 트리)의 개수를 의미합니다.

• 부스팅(Boosting) 알고리즘에서는, 예를 들어 Gradient Boosting Machine (GBM), XGBoost, LightGBM 등에서 n_estimators는 순차적으로 학습되는 트리(또는 다른 기본 모델)의 수를 의미합니다. 각 트리는 이전 트리의 오류를 보완하는 방식으로 학습됩니다.
• 배깅(Bagging) 알고리즘에서는, 예를 들어 **랜덤 포레스트(Random Forest)**에서 n_estimators는 독립적으로 학습되는 트리의 수를 의미합니다. 이 경우, 트리들은 서로 독립적으로 학습되며 결과를 평균 또는 다수결 방식으로 결합합니다.

Grid Search CV를 사용할 때, n_estimators는 하이퍼파라미터 튜닝의 대상이 될 수 있습니다. 즉, n_estimators의 다양한 값들을 시도하여 모델의 성능을 최적화할 수 있습니다.