Подбор гиперпараметров (Тюнинг)

Настраивая алгоритм машинного обучения, подбирают гиперпараметры — например, скорость обучения или глубину дерева — которые влияют на его работу. Используют автоматизированные методы вроде поиска по сетке или случайного подбора, чтобы найти лучшую комбинацию. От удачного выбора зависит, насколько точно модель предсказывает результаты.