グリッドサーチとランダムサーチの限界

XGBoost で学ぶ極限の勾配ブースティング

Sergey Fogelson

Head of Data Science, TelevisaUnivision

グリッドサーチとランダムサーチの限界

  • グリッドサーチ
    • パラメータを追加するたびに構築するモデル数が急増する
  • ランダムサーチ
    • 探索するパラメータ空間が非常に広くなる場合がある
    • 空間内をランダムに探索して「最良」の結果を求めるのは時間を要する
XGBoost で学ぶ極限の勾配ブースティング

では、練習しましょう！

XGBoost で学ぶ極限の勾配ブースティング

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