Почему GridSearchCV считается оптимальным методом настройки гиперпараметров в машинном обучении?

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

• Автоматизация процесса. 1 GridSearchCV помогает найти наилучшую комбинацию гиперпараметров, что позволяет повысить производительность модели и избежать ручного метода проб и ошибок. 1
• Гарантированный поиск оптимума. 2 Если оптимальная комбинация существует среди заданных значений, GridSearchCV гарантированно её найдёт. 2
• Воспроизводимость экспериментов. 2 Детерминированная природа поиска по сетке обеспечивает полную воспроизводимость экспериментов, что особенно ценно в исследовательских проектах. 2
• Устранение утечки данных. 2 Все преобразования применяются только к обучающим данным, исключая влияние тестовых данных на процесс предобработки. 2
• Согласованная оптимизация. 2 Некоторые этапы предобработки могут взаимодействовать с параметрами модели неочевидным образом. 2 Совместная оптимизация позволяет найти наилучшую комбинацию параметров на всех уровнях. 2
• Простота воспроизведения. 2 Весь процесс от сырых данных до финальной модели инкапсулирован в единый объект, что упрощает развёртывание и повторное обучение. 2

Однако у GridSearchCV есть и недостатки: процесс может быть очень ресурсозатратным, особенно при большом числе гиперпараметров и значений. 34