Recherche d’hyperparamètres
La recherche d’hyperparamètres consiste à trouver la meilleure combinaison de paramètres d’un modèle afin d’optimiser ses performances. Ces hyperparamètres sont définis avant l’entraînement et peuvent influencer grandement les résultats du modèle.
On distingue plusieurs approches pour cette recherche :
GridSearch
La fonction GridSearchCV() de la bibliothèque sklearn.model_selection permet d’effectuer une recherche exhaustive sur une grille de paramètres pour un modèle d’apprentissage automatique.
RandomSearch
La fonction RandomizedSearchCV() de la bibliothèque sklearn.model_selection permet d’effectuer une recherche aléatoire sur une grille d’hyperparamètres pour un modèle d’apprentissage automatique.
Bayesian Optimization
BayesSearchCV() utilise l’optimisation bayésienne pour trouver les meilleures combinaisons d’hyperparamètres. Cette méthode est plus efficace car elle ajuste de manière plus intelligente les hyperparamètres, en tenant compte des essais précédents pour guider la recherche.