ランダムグリッドサーチ

ハイパーパラメータチューニングで最も一般的な方法はグリッドサーチです。この方法では、ハイパーパラメータ値の一意な組み合わせからなるチューニンググリッドを作成し、クロスバリデーションでその性能を評価します。ハイパーパラメータチューニングの目的は、モデル性能を最大化する最適な値の組み合わせを見つけることです。

この演習では、ランダムなハイパーパラメータグリッドを作成し、ローンデータの決定木モデルをチューニングします。

クロスバリデーションの分割 loans_folds、workflow オブジェクト loans_tune_wkfl、カスタム評価指標関数 loans_metrics、そして dt_tune_model は、すでにセッションに読み込まれています。