グリッドサーチ

前のレッスンでベースラインのGradient Boostingモデルを作成しました。ここでは、このGradient Boostingモデルに対して最適な max_depth ハイパーパラメータの値を見つけます。このハイパーパラメータは、各決定木に含めるノード数を制限します。各ハイパーパラメータ値に対してモデルのローカル性能を測るために、K-foldクロスバリデーションを使用します。

学習用データセットとモデルパラメータの辞書を引数に取り、3-foldクロスバリデーション全体の検証RMSEスコアを返す関数 get_cv_score() が与えられています。