1. 코드의 목적 및 역할이 스크립트(gridrandom_titanic.py)는 Kaggle의 Titanic 생존자 예측 데이터를 이용해 RandomForestClassifier를 기본 모델로 학습한 뒤, GridSearchCV vs RandomizedSearchCV로 하이퍼파라미터를 튜닝각각의 최적 파라미터, CV 정확도, 테스트셋 정확도를 비교튜닝 방식에 따른 시간·성능 트레이드오프를 체감 2. 필수 라이브러리 및 주요 기능 import pandas as pd #csv 로딩, 결측치 처리 from sklearn.model_selection import ( train_test_split, GridSearchCV, RandomizedSearchCV) # 데이터 분할, 모델, 튜닝, 평가from sk..
