Hiperparametre ayarını keşfet

Hiperparametre, eğitime başlamadan önce senin belirlediğin bir model parametresidir. (Bu, model eğitimi sırasında belirlenen parametrelerden farklıdır.) Ayarlanabilecek hiperparametreler model türüne göre değişir.

Burada, insanların bir seçimde oy kullanıp kullanmayacağını tahmin etmeye çalışan bir gradyan artırma modeli (GBM) sonuçlarını görüyorsun. GBM’ler, çok sayıda regresyon ağacı oluşturan bir topluluk (ensemble) model türüdür. GBM’lerin hiperparametreleri arasında üretilecek ağaç sayısı, her ağacın karmaşıklığı ve öğrenme oranı (her ağaca ne kadar ağırlık verileceği) bulunur.

Hangi hiperparametre kombinasyonunun en iyi performans gösteren modeli oluşturacağını bilmek genellikle imkânsızdır; bu yüzden pek çok kombinasyonu denemen gerekir.

Gösterge panelindeki kontrolleri kullanarak hiperparametreleri değiştir ve en yüksek doğruluğu veren kombinasyonu bul.