Kādā diapazonā tiek noteikti modeļa hiperparametri?

Modeļa hiperparametru diapazons ir atkarīgs no konkrētā algoritma un uzdevuma, bet parasti tas tiek noteikts, balstoties uz pieredzi, literatūru un eksperimentiem. Piemēram:

• Gradienta samazināšanas mācīšanās ātrums (learning rate) bieži tiek izvēlēts no 0.0001 līdz 0.1.
• Nejaušo mežu koku skaits var svārstīties no 10 līdz vairākām simtiem.
• Koka dziļums ir no 3 līdz 30 līmeņiem.

Ir svarīgi izmantot hiperparametru optimizācijas metodes (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization), lai atlasītu diapazonus un vērtības, kas sniedz labāko rezultātu validācijas datos.