ナイーブベイスのグリッドサーチが以下で良いのかわからない。 # 探索するハイパーパラメータの候補を指定 param_grid = { ‘classifier__alpha’: [i / 100 for i in range(1, 2)], # 0.01 刻みで設定 ‘classifier__fit_prior’: [True, False] }
提案されたグリッドサーチの設定は、ナイーブベイズモデルのハイパーパラメータを探索するために一般的に使用されるものです。具体的には、alphaパラメータはスムージングの強さを制御し、fit_priorは事前確率の使用を制御します。
この設定では、alphaパラメータの値は0.01から0.01刻みで探索され、fit_priorはTrueとFalseの2つの値のいずれかが探索されます。
ただし、これはあくまで例示です。実際のハイパーパラメータの選択は、データや問題の性質によって異なります。したがって、これらの値が最適な選択であるかどうかを確認するために、交差検証などの手法を使用してハイパーパラメータのチューニングを行うことが重要です。