Qual é o intervalo em que são definidos os hiperparâmetros do modelo?

O intervalo de hiperparâmetros do modelo depende do algoritmo e da tarefa específicos, mas geralmente é definido com base na experiência, na literatura e nos experimentos. Por exemplo:

• Para a taxa de aprendizagem no descenso de gradiente, costuma-se escolher valores de 0.0001 a 0.1.
• O número de árvores em uma floresta aleatória pode variar de 10 a várias centenas.
• A profundidade da árvore varia de 3 a 30 níveis.

É importante usar métodos de otimização de hiperparâmetros (Busca em grade, Busca aleatória, Otimização bayesiana) para selecionar intervalos e valores que proporcionem o melhor resultado nos dados de validação.