Jelajahi penyetelan hyperparameter

Hyperparameter adalah parameter model yang Anda tentukan sebelum pelatihan dimulai. (Berbeda dengan parameter, yang ditentukan oleh proses pelatihan model.) Hyperparameter yang dapat diatur berbeda-beda antar jenis model.

Dasbor menampilkan model gradient boosting (GBM) yang mencoba memprediksi apakah pengunjung situs web akan menyelesaikan pembelian atau tidak. GBM adalah jenis model ansambel yang membuat banyak pohon regresi. Hyperparameter untuk GBM mencakup jumlah pohon yang akan dibuat, kompleksitas setiap pohon, dan laju pembelajaran (seberapa besar bobot yang diberikan pada setiap pohon).

Biasanya mustahil untuk mengetahui kombinasi hyperparameter mana yang menghasilkan model dengan kinerja terbaik, sehingga Anda perlu mencoba banyak kombinasi.

Gunakan kontrol pada dasbor untuk mengubah hyperparameter dan temukan kombinasi yang memberikan akurasi tertinggi.