parameter-adjustment

Ajuste dos parâmetros dos algoritmos §

Tuning de parâmetros §

Tuning de parâmetros é o processo de ajustar os hiperparâmetros de um modelo de aprendizado de máquina para encontrar a melhor combinação que otimize o desempenho do modelo. Os hiperparâmetros são configurações que não são aprendidas pelo modelo durante o treinamento, mas afetam como o modelo é treinado e como faz previsões. O tuning de parâmetros visa melhorar o desempenho do modelo em termos de métricas de avaliação, como precisão, recall, F1-score, etc.

GridSearch §

GridSearch é uma técnica comum de tuning de parâmetros que envolve a criação de uma “grade” de todas as combinações possíveis de valores de hiperparâmetros que você deseja testar. Para cada combinação de parâmetros na grade, o algoritmo é treinado e avaliado usando validação cruzada ou outro método de avaliação. O GridSearch, então, retorna as melhores combinações de parâmetros com base em uma métrica de avaliação específica.

O processo do GridSearch é geralmente o seguinte:

1. Especifique um conjunto de hiperparâmetros que você deseja ajustar e os possíveis valores para cada hiperparâmetro.
2. Crie todas as combinações possíveis desses hiperparâmetros, formando uma “grade”.
3. Para cada combinação de hiperparâmetros, treine o modelo usando validação cruzada ou uma divisão de treinamento/teste.
4. Avalie o desempenho do modelo usando uma métrica de avaliação, como precisão, F1-score, etc.
5. Selecione a combinação de hiperparâmetros que resulta no melhor desempenho com base na métrica de avaliação escolhida.

O GridSearch automatiza o processo de teste de várias combinações de hiperparâmetros, economizando tempo e esforço manual. No entanto, pode ser computacionalmente intensivo, especialmente quando há muitos hiperparâmetros e valores possíveis para testar. Portanto, é importante equilibrar a exploração exaustiva com a eficiência computacional.