Section Optimasi dan Hyperparameter berisi materi 6 chapter. Setel model secara sistematis: pahami perbedaan parameter dan hyperparameter, lalu gunakan grid search, random search, halving search, dan kurva validasi.
# Parameter vs Hyperparameter
Bedakan nilai yang dipelajari dari data dengan keputusan desain yang kita tentukan.
Buka → # Grid SearchJelajahi seluruh kombinasi hyperparameter secara sistematis dengan GridSearchCV.
Buka → # Random SearchTemukan kombinasi baik lebih cepat lewat pengambilan sampel acak ruang pencarian.
Buka → # Halving SearchAlokasikan anggaran komputasi bertahap dengan successive halving.
Buka → # Kurva Validasi untuk Pemilihan HyperparameterBaca efek satu hyperparameter terhadap skor latih dan validasi.
Buka → # Strategi Optimasi LanjutanKenali optimasi Bayesian dan praktik pencarian yang efisien di dunia nyata.
Buka →