Model selection — это процесс выбора лучшей модели из набора различных моделей (например, линейная регрессия, случайный лес, нейронная сеть) на основе их производительности на валидационных данных. Цель — найти архитектуру или тип модели, который лучше всего подходит для задачи.
Что такое model selection vs hyperparameter optimization?
Model selection — это процесс выбора лучшей модели из набора различных моделей (например, линейная регрессия, случайный лес, нейронная сеть) на основе их производительности на валидационных данных.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
Model selection — это процесс выбора лучшей модели из набора различных моделей (например, линейная регрессия, случайный лес, нейронная сеть) на основе их производительности на валидационных данных. Цель — найти архитектуру или тип модели, который лучше всего подходит для задачи.
Hyperparameter optimization (HPO) — это настройка параметров модели, которые не обучаются напрямую из данных, а задаются вручную (например, скорость обучения, глубина дерева, количество слоев). HPO направлена на поиск оптимальных значений этих параметров для улучшения качества модели.
Итого:
- Model selection — выбор типа модели.
- Hyperparameter optimization — настройка параметров выбранной модели.
Пример: сначала выбираем между SVM и Random Forest (model selection), затем для выбранной модели подбираем параметры, например, C и gamma для SVM (HPO).