ハイパーパラメーター
モデルの学習前に設定され、学習の挙動や性能に影響を与える設定変数（例: 学習率、木の深さ）。
モデルの複雑さ、収束速度、および一般化を形成する重要な要素です。ガバナンスは、実験追跡システムでのハイパーパラメータのカタログ化、一貫した調整プロトコルの適用、および再現性を確保するための製品モデルのハイパーパラメータの固定を要求します。定期的なレビューにより、データドリフトや新しいパフォーマンス目標に対処するためにハイパーパラメータが調整されることがあります。
データサイエンスチームは、グリッドサーチを通じてランダムフォレスト分類器のツリー深度と最小サンプルリーフのパラメーターを調整し、最適な検証AUCを生成するハイパーパラメーター設定を記録し、これらの正確な値を使用して本番パイプラインを開始します。これにより、デプロイされたモデルが報告されたパフォーマンスと一致することを保証します。
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