Ruudustiku otsing

Võrguotsing (tuntud ka kui hüperparameetriotsing või parameetrite häälestamine) on algoritmi häälestamise tehnika, mida kasutatakse masinõppe mudelis kasutatava hüperparameetrite optimaalse kombinatsiooni tuvastamiseks. See on ammendav otsing, kus hinnatakse kõiki võimalikke hüperparameetrite kombinatsioone ja võrreldakse neid, et valida kõige paremini toimiv mudel.

Ruuduotsingu eesmärk on optimeerida hüperparameetreid ja maksimeerida mudeli täpsust. See toimib, luues mitmest hüperparameetri väärtusest koosneva ruudustiku ja seejärel süstemaatiliselt ükshaaval läbides ruudustiku, et määrata hüperparameetrite optimaalne kombinatsioon. Algoritm hindab igal etapil hüperparameetrite ruudustiku ühte punkti, et leida parim hüperparameetrite kombinatsioon, mis mudeli jõudlust kõige paremini parandab.

Võrguotsing on toore jõu otsimise tüüp, mis tähendab, et testitakse kõiki võimalikke hüperparameetrite kombinatsioone, selle asemel, et neid täpsemalt hinnata ja hinnata. See on kõige lihtsam meetod hüperparameetrite optimeerimiseks, kuna see ei nõua palju arvutusaega. Siiski võib see olla aeganõudev ja sobib peamiselt siis, kui hüperparameetri väärtuste arv ei ole liiga suur.

Võrguotsing on populaarne hüperparameetrite häälestamise meetod, eriti tugivektorite ja muude klassifikaatorite jaoks. Seda kasutatakse kõige sagedamini lihtsate masinõppemudelite puhul, nagu tugivektorite masinad ja juhuslikud metsamudelid, et neid mudeleid täpsuse ja jõudluse parandamiseks täpsustada.

Ruudustikuotsingut saab rakendada populaarsetes masinõppe teekides, nagu Scikit-Learn ja TensorFlow Pythoni jaoks, Caret for R ja mlr R/Python/Julia jaoks.