Гиперпараметр – это конфигурация Модели (Model) Машинного обучения (ML), оптимальные настройки, которые невозможно вычислить с помощью Датасета (Dataset) и предстоит определить в ходе итеративного обучения: Пример. Запустите 8 ячеек ноутбука "Validation in Practice: Grid Search" из документации Colab: здесь утилита GridSearchCV автоматически подбирает гиперпараметры Полиномиальной регрессии (Polynomial Regression): Существует важное отличие между параметрами модели и ее...

ML-модель и ее предварительная обработка индивидуальны для каждого проекта: гиперпараметры зависят от обрабатываемых данных. Например, в алгоритме логистической регрессии есть разные гиперпараметры (solver, C, penalty), разные комбинации которых дают различные результаты. Аналогично, существуют настраиваемые параметры для машины опорных векторов: gamma, C. Эти гиперпараметры алгоритмов доступны на сайте бесплатной Python-библиотеки Sklearn. Однако, часто разработчику...