Прогноз даваемый моделью машинного обучения является результатом тщательного анализа входных данных и настройки параметров модели. Эти параметры известны как гиперпараметры. Они отличаются от обычных параметров, которые обучаются моделью на основе данных. Гиперпараметры определяют характеристики модели, такие как число слоев в нейронной сети, скорость обучения, глубина дерева решений и многое другое. Гиперпараметры могут отличаться в зависимости от алгоритма машинного обучения. Давайте рассмотрим...

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...