ハイパーパラメータチューニング

-パラメータチューニングとは？- パラメータチューニングとは、機械学習モデルを構築する際に、モデルのパフォーマンスを最適化するために特定のパラメータの値を調整するプロセスです。ハイパーパラメータと呼ばれる這些のパラメータは、モデルの構造や学習アルゴリズムを制御します。例えば、決定木モデルでは、木の深さや分割基準がハイパーパラメータとなり、サポートベクターマシンモデルでは、カーネル関数と正則化パラメータがハイパーパラメータとなります。最適なハイパーパラメータの組み合わせを見つけることで、モデルの予測精度、汎化能力、訓練時間などを向上させることができます。そのため、パラメータチューニングは機械学習モデル構築の重要なステップです。