Como se podem ajustar os hiperparâmetros?

A seleção de hiperparâmetros é uma etapa importante no aprendizado de máquina para melhorar a qualidade do modelo. Os principais métodos:

• Busca em grade (Grid Search): busca sistemática de todas as combinações de parâmetros fornecidos. Boa para espaços pequenos de hiperparâmetros.

• Busca aleatória (Random Search): seleção aleatória de combinações dentro de um intervalo dado. Frequentemente mais eficiente que a busca em grade quando há muitos parâmetros.

• Otimização bayesiana: usa resultados anteriores para escolher a próxima combinação de hiperparâmetros, minimizando o número de execuções.

• Métodos de gradiente e algoritmos evolutivos: aplicados a espaços de parâmetros complexos ou contínuos.

Exemplo de uso de Grid Search com scikit-learn:

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

param_grid = {'n_estimators': [50, 100], 'max_depth': [5, 10]}
clf = RandomForestClassifier()
grid_search = GridSearchCV(clf, param_grid, cv=3)
grid_search.fit(X_train, y_train)
print(grid_search.best_params_)

A escolha do método depende dos recursos disponíveis e da complexidade da tarefa.