Поиск по сетке

Поиск по сетке (также известный как поиск гиперпараметров или настройка параметров) - это метод настройки алгоритма, используемый для определения оптимальной комбинации гиперпараметров для использования в модели машинного обучения. Это тип исчерпывающего поиска, при котором оцениваются и сравниваются все возможные комбинации гиперпараметров, чтобы выбрать модель с наилучшими показателями.

Целью поиска по сетке является оптимизация гиперпараметров и максимизация точности модели. Он работает путем создания сетки из нескольких значений гиперпараметров, а затем систематически проходит через сетку по одному за раз, чтобы определить оптимальную комбинацию гиперпараметров. На каждом шаге алгоритм оценивает одну точку сетки гиперпараметров, чтобы найти наилучшую комбинацию гиперпараметров, которая наилучшим образом улучшает производительность модели.

Поиск по сетке является разновидностью перебора, то есть проверяются все возможные комбинации гиперпараметров, вместо того чтобы попытаться оценить их более точным образом. Это самый простой метод оптимизации гиперпараметров, поскольку он не требует большого количества вычислительного времени. Однако он может быть трудоемким и подходит в основном в том случае, если число значений гиперпараметров не слишком велико.

Поиск сетки - популярный метод настройки гиперпараметров, особенно для машин опорных векторов и других классификаторов. Чаще всего он используется в простых моделях машинного обучения, таких как Support Vector Machines и Random forest, для тонкой настройки этих моделей с целью повышения точности и производительности.

Поиск по сетке может быть реализован в популярных библиотеках машинного обучения, таких как Scikit-Learn и TensorFlow для Python, Caret для R и mlr для R/Python/Julia.