Qual è l'intervallo in cui vengono impostati gli iperparametri del modello?

L'intervallo di iperparametri del modello dipende dall'algoritmo e dal compito specifici, ma di solito viene stabilito in base all'esperienza, alla letteratura e agli esperimenti. Ad esempio:

• Per il tasso di apprendimento nel discesa del gradiente, si scelgono spesso valori da 0.0001 a 0.1.
• Il numero di alberi in una foresta casuale può variare da 10 a diverse centinaia.
• La profondità dell'albero va da 3 a 30 livelli.

È importante utilizzare metodi di ottimizzazione degli iperparametri (Ricerca a griglia, Ricerca casuale, Ottimizzazione bayesiana) per selezionare intervalli e valori che offrano i migliori risultati sui dati di validazione.