Дослідіть підбір гіперпараметрів

Гіперпараметр — це параметр моделі, який ви задаєте до початку навчання. (На відміну від звичайних параметрів, які визначаються під час навчання моделі.) Доступні для налаштування гіперпараметри залежать від типу моделі.

На панелі показано модель градієнтного бустингу (GBM), що намагається передбачити, чи завершить відвідувач вебсайту покупку. GBM — це різновид ансамблевої моделі, яка створює багато регресійних дерев. Гіперпараметри для GBM включають кількість дерев, складність кожного дерева та швидкість навчання (наскільки велика вага надається кожному дереву).

Зазвичай неможливо наперед знати, яка комбінація гіперпараметрів дасть найкращу продуктивність моделі, тож доводиться випробовувати багато їхніх поєднань.

Скористайтеся елементами керування на панелі, щоб змінити гіперпараметри й знайти комбінацію з найвищою точністю.