スマートフォン用の表示で見る主に自分のメモ用途。この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。各パラメータのことを知らないといけない。そのためには、その機械学習のアルゴリズムをわかっていないといけない。(当たり前なんだけど、パッケージに頼ると、スクラッチで書く人よりその辺りの意識が弱いと思う。)探索は、for文などで行うことができる。sklearnのGridSearchCV()で行うことができる。ランダムサーチでサンプリングする方法もある。ランダムサーチの実装方法としては、sklearnのRandomizedSearchCV()がある。XGBoost,LightGBM,CatBoostなどは、sklearn傘下のものではないけれど、GridSearchCV()、RandomizedSearchCV()は使える。cross_validationがsklearn以外でも使えるようなものだ。)使い方としては、以下参照。documentationポイントだと思うことを書く。GridSearchCV()使うときは、GridSearchCV()のパラメータを使う(当たり前)。RandomizedSearchCV()使うときは、RandomizedSearchCV()のパラメータを使う(当たり前)。入れる(辞書型または、辞書のリスト)。RandomizedSearchCV()のときは、RandomizedSearchCV()のパラメータparam_distributionsに入れる(辞書型)。あとは、末尾にCVと付いてるように、交差検証もやれる。グリッドサーチもランダムサーチもcvというパラメータを持っている。入れ子になった交差検証はこの辺を見ればいいと思う。documentationあとは、評価方法ですね。