W jakim zakresie ustawia się hiperparametry modelu?

Zakres hiperparametrów modelu zależy od konkretnego algorytmu i zadania, ale zwykle jest ustalany na podstawie doświadczenia, literatury i eksperymentów. Na przykład:

• Dla współczynnika uczenia się (learning rate) w spadku gradientu często wybiera się wartości od 0.0001 do 0.1.
• Liczba drzew w losowym lesie może się wahać od 10 do kilku setek.
• Głębokość drzewa wynosi od 3 do 30 poziomów.

Ważne jest korzystanie z metod optymalizacji hiperparametrów (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization), aby dobrać zakresy i wartości dające najlepszy wynik na danych walidacyjnych.