Pencarian grid adalah algoritma yang digunakan untuk optimasi hyperparameter dalam pembelajaran mesin. Ini adalah pencarian dua dimensi dari ruang hyperparameter, di mana algoritma mencari kombinasi parameter terbaik yang menghasilkan hasil terbaik. Ini adalah salah satu metode yang paling umum digunakan untuk menyetel parameter model karena relatif sederhana untuk diterapkan dan tidak memerlukan data pelatihan atau komputasi besar dalam jumlah besar.
Dalam pencarian grid, sekumpulan nilai parameter terbatas dipilih untuk setiap parameter. Nilai parameter ini kemudian dievaluasi dalam kombinasi untuk menentukan kombinasi mana yang menghasilkan kinerja terbaik. Metrik yang paling umum digunakan untuk pencarian grid adalah akurasi, presisi, perolehan, dan skor F1.
Pencarian grid biasanya digunakan dalam optimasi hyperparameter algoritma pembelajaran mesin yang diawasi, termasuk Mesin Vektor Dukungan, Naive Bayes, Pohon Keputusan, dan Tetangga Terdekat. Ini juga digunakan untuk mengoptimalkan hyperparameter jaringan saraf pembelajaran mendalam, seperti jaringan saraf konvolusional.
Keuntungan pencarian grid adalah efisiensi komputasinya. Ini tidak memerlukan data pelatihan atau daya komputasi dalam jumlah besar. Namun, ia memiliki beberapa kelemahan. Pencarian grid bisa menjadi mahal secara komputasi jika ruang pencariannya besar atau parameternya kontinu. Hal ini juga rentan terhadap overfitting dan mudah tertukar dengan local optima dan akhirnya memilih kombinasi parameter yang tidak optimal.
Pencarian grid adalah alat yang penting dan banyak digunakan untuk optimasi hyperparameter dan dapat membantu praktisi mengidentifikasi model terbaik untuk tugas tersebut.
