Pesquisa na grade

A pesquisa de grade (também conhecida como pesquisa de hiperparâmetros ou ajuste de parâmetros) é uma técnica de ajuste de algoritmo usada para identificar a combinação ideal de hiperparâmetros a ser usada em um modelo de aprendizado de máquina. É um tipo de pesquisa exaustiva, em que todas as combinações possíveis de hiperparâmetros são avaliadas e comparadas para selecionar o modelo de melhor desempenho.

O objetivo da pesquisa em grade é otimizar os hiperparâmetros e maximizar a precisão do modelo. Ele funciona criando uma grade de vários valores de hiperparâmetros e, em seguida, percorrendo sistematicamente a grade, um de cada vez, para determinar a combinação ideal de hiperparâmetros. Em cada etapa, o algoritmo avalia um único ponto da grade de hiperparâmetros para encontrar a melhor combinação de hiperparâmetros que melhoram o desempenho do modelo.

A pesquisa em grade é um tipo de pesquisa de força bruta, o que significa que todas as combinações possíveis de hiperparâmetros são testadas, em vez de tentar avaliá-las e analisá-las de maneira mais precisa. É o método mais simples de otimização de hiperparâmetros porque não exige muito tempo de computação. Entretanto, pode ser demorado e é apropriado principalmente se o número de valores de hiperparâmetros não for muito grande.

A pesquisa de grade é um método popular de ajuste de hiperparâmetros, especialmente para máquinas de vetor de suporte e outros classificadores. É mais comumente usado em modelos simples de aprendizado de máquina, como as máquinas de vetor de suporte e os modelos de floresta aleatória, para fazer o ajuste fino desses modelos a fim de melhorar a precisão e o desempenho.

A pesquisa em grade pode ser implementada em bibliotecas populares de aprendizado de máquina, como Scikit-Learn e TensorFlow para Python, Caret para R e mlr para R/Python/Julia.