[Dúvida] Sobre os parâmetros

Ei! Tudo bem, Jean?

Escolher parâmetros na mão para modelos como RandomForestClassifier e DecisionTreeClassifier realmente não é tão simples, então você está no caminho certo usando o GridSearchCV. Ele é, sim, uma boa prática porque garante uma busca estruturada pelas melhores combinações.

Mas existem formas mais eficientes dependendo do cenário:

Quando o GridSearchCV é bom:

• Cenário em que o conjunto de parâmetros é pequeno.
• Quando você deseja testar combinações específicas e totalmente controladas.

Quando pode ficar lento:

• A performance degrada conforme aumenta o número de parâmetros ou combinações.

• O processo fica pesado em datasets grandes, já que cada treino demanda mais tempo.

Alternativas também eficientes:

• RandomizedSearchCV: testa combinações aleatórias. Costuma encontrar bons parâmetros muito mais rápido.

• Bayesian Optimization (ex: Optuna, Hyperopt): busca inteligente, aprendendo a cada iteração. Encontra parâmetros ótimos com menos tentativas.

• HalvingGridSearch / HalvingRandomSearch: versões mais rápidas do scikit-learn que descartam combinações ruins logo no início.

Espero ter ajudado e qualquer dúvida, compartilhe no fórum.

Até mais!