コース07.機械学習実装パラメータチューニング①：検証の設計とグリッドサーチ・ランダムサーチレッスン 24 / 25パラメータチューニング①：検証の設計とグリッドサーチ・ランダムサーチ所要時間 35分学ぶコトハイパーパラメータとは何か（学習で決まるパラメータとの違い）検証の設計：学習データ・検証データ・テストデータの役割と交差検証グリッドサーチ（GridSearchCV）とランダムサーチ（RandomizedSearchCV）の使い方と違い組み合わせの数と計算時間のトレードオフこのレッスンは会員の方だけが見られますスタアカに登録すると、全コースのレッスン動画とコードがすべて見放題になります。プランを見るログインする← 前のレッスン特徴量エンジニアリング③：集約・組み合わせと、効く特徴量の選び方次のレッスン →パラメータチューニング②：Optuna（ベイズ最適化）とLightGBMの主なパラメータ
