머신러닝에서 하이퍼파라미터에 대한 설명으로 옳은 것은?

빅데이터분석기사 · 0pt

하이퍼파라미터는 학습 데이터로부터 모델이 직접 추정하는 회귀계수나 가중치만을 의미한다. 하이퍼파라미터는 모델 학습이 완료된 후 테스트 데이터의 정답을 이용하여 결정하는 값이다. 하이퍼파라미터는 모델의 예측값과 동일한 개념으로, 새로운 데이터마다 값이 달라진다. 하이퍼파라미터는 학습 과정이나 모델 구조를 제어하기 위해 사전에 설정하거나 탐색을 통해 결정하는 값이다.