В каком диапазоне задаются гиперпараметры модели?

Диапазон гиперпараметров модели зависит от конкретного алгоритма и задачи, но обычно задаётся на основе опыта, литературы и экспериментов. Например:

• Для скорости обучения (learning rate) в градиентном спуске часто выбирают значения от 0.0001 до 0.1.
• Количество деревьев в случайном лесе может варьироваться от 10 до нескольких сотен.
• Глубина дерева — от 3 до 30 уровней.

Важно использовать методы оптимизации гиперпараметров (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization), чтобы подобрать диапазоны и значения, которые дают наилучший результат на валидационных данных.