Dans quelle plage sont définés les hyperparamètres du modèle?

La plage d'hyperparamètres du modèle dépend de l'algorithme et de la tâche spécifiques, mais elle est généralement déterminée en fonction de l'expérience, de la littérature et des expériences. Par exemple :

• Pour le taux d'apprentissage dans la descente de gradient, on choisit souvent des valeurs allant de 0.0001 à 0.1.
• Le nombre d'arbres dans une forêt aléatoire peut varier de 10 à plusieurs centaines.
• La profondeur de l'arbre va de 3 à 30 niveaux.

Il est important d'utiliser des méthodes d'optimisation des hyperparamètres (Recherche en grille, Recherche aléatoire, Optimisation bayésienne) pour sélectionner des plages et des valeurs qui donnent le meilleur résultat sur les données de validation.