Grid arama, makine öğreniminde hiperparametre optimizasyonu için kullanılan bir algoritmadır. Algoritmanın en iyi sonucu veren en iyi parametre kombinasyonunu aradığı, hiperparametre uzayının iki boyutlu bir aramasıdır. Bir modelin parametrelerini ayarlamak için en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir çünkü uygulanması nispeten basittir ve büyük miktarda eğitim verisi veya büyük hesaplamalar gerektirmez.
Izgara aramasında, her parametre için sonlu bir parametre değerleri kümesi seçilir. Bu parametre değerleri daha sonra hangi kombinasyonun en iyi performansı sağladığını belirlemek için kombinasyonlar halinde değerlendirilir. Izgara araması için kullanılan en yaygın ölçümler doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 puanıdır.
Izgara araması genellikle Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, Karar Ağaçları ve En Yakın Komşular dahil olmak üzere denetimli makine öğrenimi algoritmalarının hiperparametre optimizasyonunda kullanılır. Ayrıca evrişimli sinir ağları gibi derin öğrenme sinir ağlarının hiperparametresini optimize etmek için de kullanılır.
Grid aramanın avantajı hesaplama verimliliğidir. Büyük miktarda eğitim verisi veya hesaplama gücü gerektirmez. Ancak bazı dezavantajları vardır. Arama alanı büyükse veya parametreler sürekliyse ızgara araması hesaplama açısından pahalı hale gelebilir. Aynı zamanda aşırı uyumdan da etkilenir ve yerel optimumlarla kolayca karıştırılabilir ve sonuçta optimal olmayan bir parametre kombinasyonunun seçilmesine neden olabilir.
Izgara araması, hiperparametre optimizasyonu için önemli ve yaygın olarak kullanılan bir araçtır ve uygulayıcıların görev için en iyi modeli belirlemelerine yardımcı olabilir.
