パラメータチューニング

- グリッドサーチとは 機械学習は、まるで人間の学習プロセスを模倣したかのように、データからパターンや規則性を自動的に学習する技術です。そして、その学習の仕方を調整するのが、「ハイパーパラメータ」と呼ばれる重要な要素です。 例えば、近所の家の価格を予測する機械学習モデルを考えてみましょう。このモデルでは、予測に使用する近所の家の数を決める必要があります。3軒、5軒、それとも10軒？ この「近所の家の数」が、まさにハイパーパラメータの一例です。 では、最適なハイパーパラメータの値を見つけるにはどうすればよいでしょうか？ そこで登場するのが「グリッドサーチ」です。 グリッドサーチは、ハイパーパラメータの候補となる値を予めいくつか設定し、その組み合わせを網羅的に試すことで、最も性能の良い組み合わせを見つける手法です。例えば、「近所の家の数」を3, 5, 10と設定した場合、グリッドサーチでは、それぞれの値でモデルを学習させ、その結果を比較します。そして、最も予測精度が高い「近所の家の数」が、そのモデルにとって最適なハイパーパラメータとなります。 このように、グリッドサーチは、機械学習モデルの性能を最大限に引き出すために、最適なハイパーパラメータを見つけるための地道ながらも強力な手法と言えるでしょう。