Pencarian jaringan

Pencarian grid (juga dikenal sebagai pencarian hyperparameter atau penyetelan parameter) adalah teknik penyetelan algoritma yang digunakan untuk mengidentifikasi kombinasi hyperparameter yang optimal untuk digunakan dalam model Machine Learning. Ini adalah jenis pencarian menyeluruh, di mana semua kemungkinan kombinasi hyperparameter dievaluasi dan dibandingkan untuk memilih model dengan kinerja terbaik.

Tujuan pencarian grid adalah untuk mengoptimalkan hyperparameter dan memaksimalkan akurasi model. Ia bekerja dengan membuat kisi-kisi yang terdiri dari beberapa nilai hyperparameter dan kemudian secara sistematis menelusuri kisi-kisi tersebut satu per satu untuk menentukan kombinasi hyperparameter yang optimal. Pada setiap langkah, algoritme mengevaluasi satu titik grid hyperparameter untuk menemukan kombinasi hyperparameter terbaik yang paling meningkatkan performa model.

Pencarian grid adalah jenis pencarian brute force, yang berarti bahwa semua kemungkinan kombinasi hyperparameter diuji, alih-alih mencoba menilai dan mengevaluasinya dengan cara yang lebih tepat. Ini adalah metode optimasi hyperparameter yang paling sederhana karena tidak memerlukan banyak waktu komputasi. Namun, hal ini dapat memakan waktu dan terutama sesuai jika jumlah nilai hyperparameter tidak terlalu besar.

Pencarian grid adalah metode penyetelan hyperparameter yang populer, terutama untuk Mesin Vektor Dukungan dan pengklasifikasi lainnya. Ini paling sering digunakan pada model pembelajaran mesin sederhana seperti Support Vector Machines dan model Random Forest untuk menyempurnakan model ini guna meningkatkan akurasi dan kinerja.

Pencarian grid dapat diimplementasikan dalam perpustakaan Machine Learning populer seperti Scikit-Learn dan TensorFlow untuk Python, Caret untuk R dan mlr untuk R/Python/Julia.