În ce interval sunt stabilite hiperparametrii modelului?

Intervalul hiperparametrilor modelului depinde de algoritmul și sarcina specifice, dar de obicei este stabilit pe baza experienței, literaturii și experimentelor. De exemplu:

• Pentru rata de învățare în gradient descent, se aleg adesea valori între 0.0001 și 0.1.
• Numărul de copaci într-o pădure aleatorie poate varia de la 10 până la câteva sute.
• Adâncimea copacului variază de la 3 la 30 de niveluri.

Este important să folosiți metode de optimizare a hiperparametrilor (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization) pentru a selecta intervale și valori care oferă cel mai bun rezultat pe datele de validare.