Recherche dans la grille

La recherche de grille (également connue sous le nom de recherche d'hyperparamètres ou de réglage des paramètres) est une technique de réglage d'algorithme utilisée pour identifier la combinaison optimale d'hyperparamètres à utiliser dans un modèle d'apprentissage automatique. Il s'agit d'un type de recherche exhaustive, où toutes les combinaisons possibles d'hyperparamètres sont évaluées et comparées pour sélectionner le modèle le plus performant.

L'objectif de la recherche en grille est d'optimiser les hyperparamètres et de maximiser la précision du modèle. L'algorithme crée une grille de valeurs d'hyperparamètres multiples, puis parcourt systématiquement la grille une par une afin de déterminer la combinaison optimale d'hyperparamètres. À chaque étape, l'algorithme évalue un seul point de la grille d'hyperparamètres pour trouver la meilleure combinaison d'hyperparamètres qui améliore au mieux les performances du modèle.

La recherche par grille est un type de recherche par force brute, ce qui signifie que toutes les combinaisons possibles d'hyperparamètres sont testées, au lieu d'essayer de les évaluer de manière plus précise. Il s'agit de la méthode la plus simple d'optimisation des hyperparamètres, car elle ne nécessite pas beaucoup de temps de calcul. Cependant, elle peut prendre beaucoup de temps et est surtout appropriée si le nombre de valeurs d'hyperparamètres n'est pas trop élevé.

La recherche de grille est une méthode populaire de réglage des hyperparamètres, en particulier pour les machines à vecteurs de support et d'autres classificateurs. Elle est le plus souvent utilisée sur des modèles simples d'apprentissage automatique tels que les machines à vecteurs de support et les modèles de forêt aléatoire afin d'affiner ces modèles pour en améliorer la précision et les performances.

La recherche en grille peut être mise en œuvre dans des bibliothèques d'apprentissage automatique populaires telles que Scikit-Learn et TensorFlow pour Python, Caret pour R et mlr pour R/Python/Julia.