Raster zoeken

Grid search (ook bekend als hyperparameter search of parameter tuning) is een algoritme tuning techniek die wordt gebruikt om de optimale combinatie van hyperparameters te identificeren om te gebruiken in een Machine Learning model. Het is een soort uitputtende zoektocht, waarbij alle mogelijke combinaties van hyperparameters worden geëvalueerd en vergeleken om het best presterende model te selecteren.

Het doel van grid search is om hyperparameters te optimaliseren en de nauwkeurigheid van het model te maximaliseren. Het werkt door het creëren van een raster van meerdere hyperparameterwaarden en dan systematisch één voor één door het raster te gaan om de optimale combinatie van hyperparameters te bepalen. Bij elke stap evalueert het algoritme een enkel punt van het hyperparameterrooster om de beste combinatie van hyperparameters te vinden die de prestaties van het model het beste verbeteren.

Grid search is een vorm van brute kracht zoeken, wat betekent dat alle mogelijke combinaties van hyperparameters worden getest, in plaats van te proberen ze op een preciezere manier te beoordelen en evalueren. Het is de eenvoudigste methode voor hyperparameteroptimalisatie omdat het niet veel rekentijd vergt. Het kan echter tijdrovend zijn en is vooral geschikt als het aantal hyperparameterwaarden niet te groot is.

Grid search is een populaire hyperparameter tuning methode, vooral voor Support Vector Machines en andere classifiers. Het wordt meestal gebruikt voor eenvoudige machine-learning modellen zoals de Support Vector Machines en Random Forest modellen om deze modellen te verfijnen voor verbeterde nauwkeurigheid en prestaties.

Grid search kan worden geïmplementeerd in populaire Machine Learning-bibliotheken zoals Scikit-Learn en TensorFlow voor Python, Caret voor R en mlr voor R/Python/Julia.