グリッドサーチ

グリッドサーチ（機械学習）

意味パラメータの組み合わせを網羅的に探索する手法

グリッドサーチとは？

グリッドサーチは、機械学習モデルのハイパーパラメータの最適な組み合わせを見つけるために、パラメータの取りうる値の組み合わせを網羅的に探索する手法です。探索するパラメータとその候補値を指定し、すべての組み合わせについてモデルを学習・評価します。各組み合わせでのモデルの性能を比較し、最も良い結果を示したパラメータの組み合わせを選択します。グリッドサーチは、パラメータ空間が離散的で、パラメータの数が少ない場合に有効です。ただし、パラメータの数が多くなると、探索に要する時間が指数的に増加するため、効率的ではありません。その場合は、ランダムサーチやベイズ最適化などの手法が用いられます。グリッドサーチは、シンプルで解釈が容易な反面、最適解を見逃す可能性があるという欠点もあります。

グリッドサーチの具体的な使い方

「SVMモデルのパラメータ（C、カーネル）に対してグリッドサーチを行い、最適なパラメータを選択する。」

この例文は、SVMモデルのパラメータ（C、カーネル）に対してグリッドサーチを行い、最適なパラメータを選択することを述べています。SVMは、サポートベクターマシンの略で、分類や回帰に用いられる機械学習アルゴリズムです。SVMのパフォーマンスは、正則化パラメータCとカーネル関数の選択に大きく依存します。グリッドサーチでは、Cとカーネルの候補値の組み合わせをすべて試し、交差検証によって評価します。最も高い精度を示したパラメータの組み合わせを選択することで、SVMモデルを最適化できます。これにより、分類や回帰の性能を向上させることが可能になります。