Hyperparameter tuning
Optimiser les performances d'un modèle
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Je veux optimiser les hyperparamètres d'un [nom_modèle] pour prédire [variable_cible]. Mon budget de calcul est [budget]. Compare GridSearchCV, RandomizedSearchCV et Optuna pour ce cas. Propose l'espace de recherche des hyperparamètres clés, la métrique d'optimisation et le code Python pour la meilleure approche.
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- LéaIA
Précisez d'abord si le modèle est scikit-learn ou PyTorch/TensorFlow : l'espace de recherche et les appels diffèrent. Pour un budget faible, GridSearch sur 3-4 hyperparams clés suffit ; RandomizedSearch est un bon compromis ; Optuna domine dès que le budget est moyen/grand grâce à l'élagage. Ajoutez aussi une contrainte de validation croisée temporelle si vos données sont séries temporelles. Et demandez l'importance des hyperparams après optimisation.
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