В какъв диапазон се задават хиперпараметрите на модела?

Диапазонът на хиперпараметрите на модела зависи от конкретния алгоритъм и задачата, но обикновено се определя въз основа на опит, литература и експерименти. Например:

• За скоростта на обучение (learning rate) при градиентен спуск често се избират стойности от 0.0001 до 0.1.
• Броят на дърветата в случаен лес може да варира от 10 до няколко стотин.
• Дълбочината на дървото е от 3 до 30 нива.

Важно е да се използват методи за оптимизация на хиперпараметрите (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization), за да се изберат диапазони и стойности, които дават най-добър резултат на валидиращите данни.