ハイパーパラメータチューニングを試す

ハイパーパラメータとは、トレーニングを開始する前に自分で設定するモデルのパラメータです。（モデルのトレーニングによって決定されるパラメータとは異なります。）設定可能なハイパーパラメータは、モデルの種類によって異なります。

ダッシュボードには、ウェブサイトの訪問者が購入を完了するかどうかを予測しようとする勾配ブースティングモデル（GBM）が表示されています。GBM はアンサンブルモデルの一種で、多数の回帰木を生成します。GBM のハイパーパラメータには、生成するツリーの数、各ツリーの複雑さ、学習率（各ツリーに与える重み）などがあります。

どのハイパーパラメータの組み合わせが最も性能の高いモデルにつながるかを事前に知ることは通常できないため、多くの組み合わせを試す必要があります。

ダッシュボードのコントロールを使ってハイパーパラメータを変更し、最も高い正解率が得られる組み合わせを見つけましょう。