Hyperopt, TPE, 조기 종료를 활용한 조건부 베이지안 하이퍼파라미터 최적화 파이프라인 구축 코드 구현

이 튜토리얼은 Hyperopt와 TPE를 사용해 조건부 검색 공간을 가진 scikit-learn 파이프라인을 튜닝하는 방법을 보여줍니다.

로지스틱 회귀와 SVM을 유방암 데이터셋에 적용하고, 교차 검증으로 성능을 평가하며 최적 하이퍼파라미터를 찾습니다.

조기 종료와 Trials 객체를 활용해 탐색 효율을 높이고, 재현 가능한 베이지안 최적화 워크플로를 구성합니다.

이 방식은 여러 모델 계열의 선택을 체계화하며, 더 복잡한 머신러닝 및 분산 학습 파이프라인으로 확장할 수 있습니다.