Ajuste de hiperparâmetros em R

Neste capítulo, você vai aprender a ajustar hiperparâmetros com um grid cartesiano. Depois, vai implementar abordagens mais rápidas e eficientes. Você usará Random Search e reamostragem adaptativa para ajustar o grid de parâmetros, concentrando-se em valores na vizinhança das configurações ótimas.

Aqui, você vai usar outro pacote de Machine Learning que tem funções muito práticas para ajuste de hiperparâmetros. Você vai definir um grid cartesiano ou realizar Random Search, além de técnicas avançadas. Também vai aprender diferentes maneiras de visualizar e avaliar modelos com hiperparâmetros distintos.

Neste capítulo final, você vai usar o h2o, outro pacote de Machine Learning com funções muito práticas para ajuste de hiperparâmetros. Você vai usá-lo para treinar diferentes modelos e definir um grid cartesiano. Depois, vai implementar um Random Search usando critérios de parada. Por fim, você vai aprender AutoML, uma interface do h2o que permite um ajuste muito rápido e prático de modelos e hiperparâmetros com apenas uma função.