Memilih dan menyesuaikan arsitektur dan hyperparameter menggunakan hutan acak
Model yang lebih kompleks sering dapat disesuaikan secara manual untuk meningkatkan seberapa efektif model tersebut. Melalui latihan dan konten penjelas, kita akan mempelajari bagaimana mengubah arsitektur model yang lebih kompleks dapat membawa hasil yang lebih efektif.
Tujuan pembelajaran
Dalam modul ini, Anda akan:
- Temukan jenis model baru: pohon keputusan dan hutan acak.
- Pelajari bagaimana arsitektur model dapat memengaruhi performa.
- Berlatih bekerja dengan hiperparameter untuk meningkatkan efektivitas pelatihan.
Prasyarat
Keakraban dengan model pembelajaran mesin