Türkçe

0 katlı çapraz doğrulama ve GridSearchCV kullanılarak aşırı uyumun önlenmesi ve tahmin performansının en üst düzeye çıkarılması için bir hiperparametre optimizasyonu gerçekleştirildi. Bu süreçte, karar ağaçlarının maksimum derinliği (max_depth: 0, 0, 0), öğrenme oranı (learning_rate: 0.00, 0.0, 0.0) ve ağaç sayısı (n_estimators: 00, 000, 000) olmak üzere bir parametre ızgarası belirlendi. Yapılan testler sonucunda, bu model için en uygun parametreler learning_rate=0.0, max_depth=0 ve n_estimators=000 olarak belirlendi ve son model ulaşılan bu hiperparametreler kullanılarak eğitildi.

İngilizce

A hyperparameter optimization was performed to prevent overfitting and maximize prediction performance using 0-fold cross-validation and GridSearchCV. In this process, a parameter grid was defined with maximum depth of decision trees (max_depth: 0, 0, 0), learning rate (learning_rate: 0.00, 0.0, 0.0), and number of trees (n_estimators: 00, 000, 000). As a result of the tests, the most suitable parameters for this model were determined to be learning_rate=0.0, max_depth=0, and n_estimators=000, and the final model was trained using these hyperparameters.

(5000 karakter kaldı)
Türkçe
İngilizce

İçindekiler

,0, 0 ,, 0,, 0., 0'ın, 0a, 0E, 0ER, 0I, 0i, 0r, 0u, , A 0

Son çeviriler

devamını göster›
ADS - REKLAMLAR