Hiperparametros

Olá, tudo bem? Espero que sim!

Os hiperparâmetros a serem testados irão variar de modelo para modelo e uma das formas de encontrar os parâmetros de cada um deles é consultando a documentação.

Como exemplo, temos o DecisionTreeClassifier, que tem como parâmetros : sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*, criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, class_weight=None, ccp_alpha=0.0).

Cada um desses parâmetros podem ser modificados e testados no GridSearch. Na documentação também é possível identificar a explicação de cada parâmetro e quais valores eles aceitam.

Documentação do sklearn: DecisionTreeClassifier

Se for outro modelo, é necessário pesquisar pelo nome dentro da documentação.

Bons estudos!