【翻訳】scikit-learn 0.18 User Guide 3.2. 推定器のハイパーパラメータのチューニング - Qiita

http://scikit-learn.org/0.18/modules/grid_search.html を google翻訳した scikit-learn 0.18 ユーザーガイド 3. モデルの選択と評価 より 3.2. 推定器のハイパーパラメータのチューニング ハイパーパラメータとは、推定器内の、直接学習されないパラメータのことです。 scikit-learnでは、それらは引数として推定子クラスのコンストラクタに渡されます。典型的な例には、サポートベクター分類器の C、 kernel 、 gamma 、LASSO の alpha などがあります。 最適なクロスバリデーション：推定器の​​成果 のスコアで、ハイパーパラメータ空間を検索することは可能であり、推奨されます。 推定器を構成する任意のパラメータは、このようにして最適化することができる。具体的には、与えられた推定器のすべてのパ