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# CatBoost 모델 튜닝
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자동 모델 튜닝은 하이퍼파라미터 튜닝이라고도 하며, 훈련 데이터세트 및 검증 데이터세트에 대한 다양한 하이퍼파라미터를 테스트하는 여러 작업을 실행하여 최적의 모델 버전을 찾는 기능입니다.** 모델 튜닝은 다음과 같은 하이퍼파라미터에 초점을 맞춥니다.

**참고**  
훈련 손실 함수는 레이블 열의 고유 정수 수에 따라 결정되는 분류 작업 유형에 따라 자동 할당됩니다. 자세한 내용은 [CatBoost 하이퍼파라미터](catboost-hyperparameters.md) 섹션을 참조하세요.
+ 모델 훈련 중에 최적화하는 학습 손실 함수
+ 검증 중에 모델 성능을 평가하는 데 사용되는 평가 지표입니다.
+ 모델을 자동 튜닝할 때 사용할 하이퍼파라미터 세트와 각 값의 범위

자동 모델 튜닝은 선택한 하이퍼파라미터를 검색하여 선택된 평가 지표를 최적화하는 모델을 만드는 값 조합을 찾습니다.

**참고**  
CatBoost의 자동 모델 튜닝은 SageMaker AI 콘솔이 아닌 Amazon SageMaker SDK에서만 사용할 수 있습니다.

모델 튜닝에 대한 추가 정보는 [SageMaker AI로 자동 모델 튜닝](automatic-model-tuning.md) 섹션을 참조하세요.

## CatBoost 알고리즘으로 계산되는 평가 지표
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SageMaker AI CatBoost 알고리즘은 모델 검증에 사용할 다음 지표를 계산합니다. 평가 지표는 분류 작업 유형(레이블 열에 표시된 고유 정수의 개수로 결정됨)에 따라 자동으로 할당됩니다.


| 지표 이름 | 설명 | 최적화 방향 | 정규식 패턴 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| RMSE | 평균 제곱근 오차 | 최소화 | "bestTest = ([0-9\\\\.]\+)" | 
| MAE | 평균 절대 오차 | 최소화 | "bestTest = ([0-9\\\\.]\+)" | 
| MedianAbsoluteError | 평균 절대 오차 | 최소화 | "bestTest = ([0-9\\\\.]\+)" | 
| R2 | r2 점수 | 최대화 | "bestTest = ([0-9\\\\.]\+)" | 
| Logloss | 바이너리 교차 엔트로피 | 최대화 | "bestTest = ([0-9\\\\.]\+)" | 
| Precision | precision | 최대화 | "bestTest = ([0-9\\\\.]\+)" | 
| Recall | 리콜 | 최대화 | "bestTest = ([0-9\\\\.]\+)" | 
| F1 | F1 점수 | 최대화 | "bestTest = ([0-9\\\\.]\+)" | 
| AUC | 오크 점수 | 최대화 | "bestTest = ([0-9\\\\.]\+)" | 
| MultiClass | 멀티클래스 교차 엔트로피 | 최대화 | "bestTest = ([0-9\\\\.]\+)" | 
| Accuracy | 정확도 | 최대화 | "bestTest = ([0-9\\\\.]\+)" | 
| BalancedAccuracy | 균형 잡힌 정확도 | 최대화 | "bestTest = ([0-9\\\\.]\+)" | 

## 튜닝 가능한 CatBoost 하이퍼파라미터
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다음 하이퍼파라미터를 사용하여 CatBoost 모델을 튜닝합니다. CatBoost 평가 지표를 최적화하는데 가장 큰 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 `learning_rate`, `depth`, `l2_leaf_reg`, 및 `random_strength`입니다. 모든 CatBoost 하이퍼파라미터 목록은 [CatBoost 하이퍼파라미터](catboost-hyperparameters.md) 섹션을 참조하세요.


| 파라미터 이름 | 파라미터 유형 | 권장 범위 | 
| --- | --- | --- | 
| learning\_rate | ContinuousParameterRanges | MinValue: 0.001, MaxValue: 0.01 | 
| depth | IntegerParameterRanges | MinValue: 4, MaxValue: 10 | 
| l2\_leaf\_reg | IntegerParameterRanges | MinValue: 2, MaxValue: 10 | 
| random\_strength | ContinuousParameterRanges | MinValue: 0, MaxValue: 10 |