Kuru modeļa tuning mehānismu izmantot?

Mašīnmācīšanas modeļu pielāgošanai parasti izmanto šādus mehānismus:

• Tīkla meklēšana (Grid Search) — hiperparametru kombināciju pārbaude pēc noteiktas tīkla struktūras.
• Nejauša meklēšana (Random Search) — nejauša hiperparametru kombināciju izvēle, kas bieži ir efektīvāka, ja parametru skaits ir liels.
• Bāzes optimizācija — gudrāka pieeja, kas izmanto iepriekšējos rezultātus, lai izvēlētos nākamo kombināciju.
• Rokas pielāgošana — balstīta uz pieredzi un rezultātu analīzi.

Piemērs ar Grid Search Python valodā (scikit-learn):

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

param_grid = {
    'n_estimators': [50, 100, 200],
    'max_depth': [None, 10, 20],
}

model = RandomForestClassifier()
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

print(grid_search.best_params_)

Metodes izvēle ir atkarīga no uzdevuma, datu apjoma un pieejamiem resursiem.