Quand est-ce une mauvaise idée d'ajuster votre modèle ?
Maintenant que vous avez vu l'effet de l'ajustement sur la performance globale de votre modèle XGBoost, prenons la question à rebours pour voir si vous pouvez déterminer quand l'ajustement n'est peut-être pas la meilleure idée. Étant donné que l'ajustement d'un modèle peut être long et complexe, lequel des scénarios suivants NE nécessiterait PAS un ajustement minutieux de votre modèle ?
Cette activité fait partie du cours
Amorçage de gradient avancé avec XGBoost
Exercice interactif pratique
Passez de la théorie à l’action grâce à l’un de nos exercices interactifs
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