Modelin hiperparametreleri hangi aralıkta belirlenir?

Modelin hiperparametre aralığı, belirli algoritma ve göreve bağlıdır, ancak genellikle deneyim, literatür ve deneyler temel alınarak belirlenir. Örneğin:

• Gradient inişinde öğrenme oranı (learning rate) genellikle 0.0001 ile 0.1 arasında değerler seçilir.
• Rastgele ormanlarda ağaç sayısı 10'dan birkaç yüzeye kadar değişebilir.
• Ağacın derinliği 3 ile 30 seviyeleri arasında olabilir.

En iyi sonucu veren aralıkları ve değerleri belirlemek için hiperparametre optimizasyon yöntemleri (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization) kullanmak önemlidir.