Üdvözlöm, Ön a
hyperparameter optimization szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
hyperparameter optimization szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
hyperparameter optimization szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
hyperparameter optimization szóról tudni kell, itt található. A
hyperparameter optimization szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
hyperparameter optimization és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
hyperparameter optimization (tsz. hyperparameter optimizations)
- (informatika) A hyperparameter optimization (magyarul: hiperparaméter-optimalizálás) a gépi tanulásban azt a folyamatot jelenti, amelynek során megkeressük azokat a hiperparaméter-értékeket, amelyek egy tanulási algoritmus teljesítményét maximalizálják egy adott feladatra.
🧠 Mi az a hiperparaméter?
A hiperparaméterek nem tanulható paraméterek. Ezeket a tanítás előtt kell beállítani, és befolyásolják az algoritmus viselkedését.
Példák:
- döntési fa mélysége
- tanulási ráta (learning rate) neurális hálóban
- regulárizációs tényező (pl. Ridge/Lasso)
- kernel típusa SVM-ben
- rejtett neuronok száma
🎯 Cél
Olyan hiperparaméter-értékek megtalálása, amelyek:
- jobb pontosságot eredményeznek
- elkerülik az overfittinget
- gyorsabb tanulást biztosítanak
🔧 Népszerű keresési módszerek
| Módszer
|
Leírás
|
| Grid search
|
Rácsszerűen kipróbál minden kombinációt – lassú, de egyszerű
|
| Random search
|
Véletlenszerű kombinációk – gyorsabb, gyakran hatékonyabb
|
| Bayesian optimization
|
A korábbi eredmények alapján következtet új jó kombinációkra
|
| Hyperband
|
Hatékony, korai leállítást használ, kevesebb erőforrást pazarol
|
| Genetikus algoritmus
|
Evolúciós keresés, adaptív megközelítés
|
🧪 Példa: GridSearchCV a scikit-learn-ben
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {
'n_estimators': ,
'max_depth': ,
'criterion':
}
clf = RandomForestClassifier()
grid = GridSearchCV(clf, param_grid, cv=5)
grid.fit(X_train, y_train)
print("Legjobb paraméterek:", grid.best_params_)
🧩 Tippek
- Először durva keresés, majd finomhangolás (pl. random → grid)
- Valódi célfüggvény legyen (pl. F1-score, ne csak accuracy)
- Kereszthitelesítés (cross-validation) segít reálisabb eredményeket adni
- Automatizálható: pl.
Optuna, Ray Tune, skopt, Hyperopt
📊 Összefoglaló
| Fogalom
|
Jelentés
|
| Hiperparaméter
|
A modell külső beállítása (pl. tanulási ráta)
|
| Optimalizáció célja
|
Legjobb teljesítmény elérése adott metrika szerint
|
| Használt technikák
|
Grid search, random search, Bayesian, genetikus algoritmus stb.
|
| Tipikus eszközök
|
scikit-learn, Optuna, Hyperopt, Ray Tune, Keras Tuner
|