Hiperparametre ayarlarını keşfet

Bir hiperparametre, eğitime başlamadan önce senin tarafından belirlenen bir model parametresidir. (Bu, eğitim sırasında model tarafından belirlenen parametrelerden farklıdır.) Ayarlanabilen hiperparametreler model türüne göre değişir.

Kontrol paneli, bir web sitesi ziyaretçisinin satın alma işlemini tamamlayıp tamamlamayacağını tahmin etmeye çalışan bir gradient boosting modeli (GBM) gösteriyor. GBM'ler, çok sayıda regresyon ağacı oluşturan bir topluluk (ensemble) model türüdür. GBM'lerin hiperparametreleri arasında üretilecek ağaç sayısı, her bir ağacın karmaşıklığı ve öğrenme oranı (her ağaca ne kadar ağırlık verileceği) bulunur.

Hangi hiperparametre kombinasyonunun en iyi performans gösteren modele yol açacağını bilmek genellikle imkansızdır; bu yüzden pek çok kombinasyonu denemen gerekir.

Kontrol panelindeki ayarları kullanarak hiperparametreleri değiştir ve en yüksek doğruluğu veren kombinasyonu bul.