Почему GridSearchCV считается оптимальным методом настройки гиперпараметров в машинном обучении?

GridSearchCV считается оптимальным методом настройки гиперпараметров в машинном обучении по нескольким причинам:

• Автоматизация процесса. www.analyticsvidhya.com GridSearchCV помогает найти наилучшую комбинацию гиперпараметров, что позволяет повысить производительность модели и избежать ручного метода проб и ошибок. www.analyticsvidhya.com
• Гарантированный поиск оптимума. www.cyberforum.ru Если оптимальная комбинация существует среди заданных значений, GridSearchCV гарантированно её найдёт. www.cyberforum.ru
• Воспроизводимость экспериментов. www.cyberforum.ru Детерминированная природа поиска по сетке обеспечивает полную воспроизводимость экспериментов, что особенно ценно в исследовательских проектах. www.cyberforum.ru
• Устранение утечки данных. www.cyberforum.ru Все преобразования применяются только к обучающим данным, исключая влияние тестовых данных на процесс предобработки. www.cyberforum.ru
• Согласованная оптимизация. www.cyberforum.ru Некоторые этапы предобработки могут взаимодействовать с параметрами модели неочевидным образом. www.cyberforum.ru Совместная оптимизация позволяет найти наилучшую комбинацию параметров на всех уровнях. www.cyberforum.ru
• Простота воспроизведения. www.cyberforum.ru Весь процесс от сырых данных до финальной модели инкапсулирован в единый объект, что упрощает развёртывание и повторное обучение. www.cyberforum.ru

Однако у GridSearchCV есть и недостатки: процесс может быть очень ресурсозатратным, особенно при большом числе гиперпараметров и значений. habr.com datagy.io