Hyperparamètre
Une variable de configuration (par exemple, taux d'apprentissage, profondeur d'arbre) définie avant l'entraînement du modèle qui influence le comportement d'apprentissage et les performances.
Les boutons critiques qui façonnent la complexité du modèle, la vitesse de convergence et la généralisation. La gouvernance exige le catalogage des hyperparamètres dans les systèmes de suivi d'expériences, l'application de protocoles de réglage cohérents, et le verrouillage des hyperparamètres pour les modèles de production afin d'assurer la reproductibilité. Des révisions périodiques peuvent ajuster les hyperparamètres pour répondre à la dérive des données ou a de nouveaux objectifs de performances.
Une équipe de data-science ajuste les paramètres de profondeur des arbres et de feuille d'échantillon minimum d'un classificateur utilisant la méthode des forêts aléatoires par le biais d'une recherche en grille, consigne les paramètres d'hyperparamètres offrant la meilleure AUC de validation, et initialise la chaîne de production avec ces valeurs exactes—assurant ainsi que le modèle déployé corresponde à la performance rapportée.
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