グリッド検索は、機械学習におけるハイパーパラメーターの最適化に使用されるアルゴリズムです。これはハイパーパラメータ空間の 2 次元検索であり、アルゴリズムは最良の結果をもたらすパラメータの最適な組み合わせを検索します。これは、実装が比較的簡単で、大量のトレーニング データや膨大な計算を必要としないため、モデルのパラメーターを調整するために最も一般的に使用される方法の 1 つです。
グリッド検索では、パラメーター値の有限セットがパラメーターごとに選択されます。次に、これらのパラメーター値を組み合わせて評価し、どの組み合わせが最高のパフォーマンスを生み出すかを決定します。グリッド検索に使用される最も一般的な指標は、精度、適合率、再現率、および F1 スコアです。
グリッド検索は通常、サポート ベクター マシン、ナイーブ ベイズ、デシジョン ツリー、最近傍法などの教師あり機械学習アルゴリズムのハイパーパラメーターの最適化に使用されます。また、畳み込みニューラル ネットワークなどの深層学習ニューラル ネットワークのハイパーパラメーターを最適化するためにも使用されます。
グリッド検索の利点は、その計算効率です。大量のトレーニング データや計算能力は必要ありません。ただし、いくつかの欠点もあります。グリッド検索は、検索空間が大きい場合、またはパラメーターが連続している場合、計算コストが高くなる可能性があります。また、過学習の影響を受けやすく、局所最適化によって容易に混乱し、最適ではないパラメーターの組み合わせを選択してしまう可能性があります。
グリッド検索は、ハイパーパラメータの最適化に広く使用されている重要なツールであり、実務者がタスクに最適なモデルを特定するのに役立ちます。
