Оптимизация гиперпараметров модели — это процесс настройки параметров модели, которые не могут быть обучены в ходе процесса обучения, таких как коэффициент регуляризации, глубина деревьев в случайном лесу и т.д. Цель оптимизации гиперпараметров — найти такие значения, при которых модель показывает наилучшее качество на тестовых данных.
Существует несколько методов оптимизации гиперпараметров, включая:
- Решетчатый поиск — метод, при котором задается набор возможных значений для каждого гиперпараметра, и модель обучается на каждой комбинации значений гиперпараметров. Затем выбирается набор, при котором модель показывает наилучшее качество на тестовых данных.
- Случайный поиск — метод, при котором задается диапазон возможных значений для каждого гиперпараметра, и модель обучается на случайных комбинациях значений гиперпараметров. Затем выбирается набор, при котором модель показывает наилучшее качество на тестовых данных.
- Оптимизация методом байесовской оптимизации — метод, при котором используется байесовский подход для выбора следующего набора гиперпараметров на основе результатов предыдущих обучений.
- Генетические алгоритмы — метод, при котором используется алгоритм эволюционной оптимизации для нахождения наилучшего набора гиперпараметров путем эмуляции процесса естественного отбора.
Выбор метода оптимизации гиперпараметров зависит от размера набора гиперпараметров и доступных вычислительных ресурсов. Также важно учитывать, что оптимизация гиперпараметров на тестовых данных может привести к переобучению модели. Поэтому рекомендуется использовать методы кросс-валидации или отложенной выборки для оценки качества модели.
Moderator задал вопрос 05.03.2023
