Одной из основных задач при разработке модели машинного обучения является выбор оптимальных гиперпараметров модели. Гиперпараметры — это настройки, которые определяют специфику обучения алгоритма модели. В зависимости от модели они могут управлять функциями обучения, такими как то, как алгоритм перебирает решения, вычисляет внутренние функции или взвешивает прогноз. Хотя большинство моделей машинного обучения хорошо задокументированы, выбор гиперпараметров все еще может быть весьма..

В области машинного обучения выбор лучшего алгоритма и набора функций для задачи классификации может оказаться сложной задачей. Может быть сложно определить, какой набор функций или алгоритм будет эффективно работать для конкретного набора данных, поскольку существует множество доступных вариантов. Одним из способов решения этой проблемы является использование стратегии проб и ошибок, которая включает в себя тестирование множества алгоритмов и наборов функций на наборе данных, чтобы..