ランダムサーチの結果から、その周辺を探ったらどうかな？
ランダムサーチの結果をもとに、その周辺を探索する手法として、グリッドサーチやベイズ最適化などの手法があります。
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グリッドサーチ（Grid Search）:
グリッドサーチは、事前に指定したパラメータの値の組み合わせをすべて試す方法です。ランダムサーチで見つかったパラメータの周辺を詳細に調べるために使用されます。ただし、パラメータ空間が大きい場合、計算コストが高くなる可能性があります。 -
ベイズ最適化（Bayesian Optimization）:
ベイズ最適化は、過去の試行結果に基づいて、次に試すべきパラメータの値を推定する方法です。これにより、ランダムサーチよりも効率的に最適なパラメータを見つけることができます。ベイズ最適化は、探索空間が連続的な場合や計算コストが高い場合に特に有効です。
これらの手法を使用して、ランダムサーチで見つかった最適なパラメータの周辺をさらに調査することで、モデルのパフォーマンスを向上させる可能性があります。