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feat: add Optuna Walk-Forward AUC hyperparameter tuning pipeline

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- scripts/tune_hyperparams.py: Optuna + Walk-Forward 5폴드 AUC 목적 함수
  - 데이터셋 1회 캐싱으로 모든 trial 공유 (속도 최적화)
  - num_leaves <= 2^max_depth - 1 제약 강제 (소규모 데이터 과적합 방지)
  - MedianPruner로 저성능 trial 조기 종료
  - 결과: 콘솔 리포트 + models/tune_results_YYYYMMDD_HHMMSS.json
- requirements.txt: optuna>=3.6.0 추가
- README.md: 하이퍼파라미터 자동 튜닝 사용법 섹션 추가
- docs/plans/: 설계 문서 및 구현 플랜 추가

Made-with: Cursor
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21in7
2026-03-02 14:39:07 +09:00
parent 4c09d63505
commit 8dd1389b16
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requirements.txt
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@@ -13,3 +13,4 @@ scikit-learn>=1.4.0
joblib>=1.3.0
pyarrow>=15.0.0
onnxruntime>=1.18.0
optuna>=3.6.0