機械学習は多数のハイパーパラメータの組み合わせにより予測精度が決まります。ここではヒートマップでは表現出来ない3つ以上のパラメータとスコアの関係性可視化方法である多次元解析チャートをグリッドサーチの結果を使って紹介します。
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Pythonのグリッドサーチで決定木のハイパーパラメータを調整!
機械学習は万能な方法ではなく、ハイパーパラメータの調整が不可欠です。ここでは最も理解しやすい決定木分析を使ってグリッドサーチというハイパーパラメータ調整方法を習得することを目標とします。
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