Was ist Hyperparameter-Tuning?

Hyperparameter-Tuning ist der Prozess, bei dem die Hyperparameter eines Machine-Learning-Modells optimiert werden, um die Leistung des Modells zu verbessern. Hyperparameter sind Parameter, die vor dem Training des Modells festgelegt werden und nicht während des Trainings gelernt werden. Beispiele für Hyperparameter sind die Lernrate, die Anzahl der Schichten in einem neuronalen Netzwerk oder die Anzahl der Bäume in einem Random Forest.

Der Tuning-Prozess umfasst typischerweise folgende Schritte:

1. **Auswahl der Hyperparameter**: Bestimmen, welche Hyperparameter optimiert werden sollen.
2. **Suchstrategie**: Festlegen, wie die Hyperparameter durchsucht werden sollen, z. B. durch Grid Search, Random Search oder Bayesian Optimization.
3. **Bewertung**: Das Modell wird mit verschiedenen Kombinationen der Hyperparameter trainiert und auf einem Validierungsdatensatz bewertet.
4. **Optimierung**: Die Kombination von Hyperparametern, die die beste Leistung erzielt, wird ausgewählt.

Das Ziel des Hyperparameter-Tunings ist es, die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu maximieren, sodass es auf neuen, unbekannten Daten gut abschneidet.