XGBoost icin Hiperparametre Optimizasyonu: Grid Search mu Random Search mu?
mertoglu
11 Haz 2026 19:21
düzenlendi
Selamlar herkese, elimde buyuk bir veri seti var ve XGBoost modeli egitiyorum. Hiperparametre optimizasyonu icin Grid Search cok uzun suruyor. Random Search mu kullanmaliyim yoksa Bayesian Optimization gibi yontemlere mi gecmeliyim? Deneyimleri olanlar paylasabilir mi?
Cevaplar 5
ufukacar
11 Haz 2026 19:21
düzenlendi
Random Search her zaman Grid Search'ten daha mantikli bir baslangic noktasidir bence. Zaman kaybetme direkt gec.
berkdemir
11 Haz 2026 19:21
düzenlendi
Ben genelde Random Search ile baslayip en iyi sonuc veren araliga lokal bir Grid Search yapiyorum, tavsiye ederim.
ahmetceylan
11 Haz 2026 19:21
düzenlendi
Optuna kullanarak arama alanini daraltabilirsin. Hem hizli hem de daha az kaynak tuketiyor.
sevimsahin
11 Haz 2026 19:21
düzenlendi
Kucuk veri setlerinde Grid Search iyi ama buyuklerde Random Search bile daha hizli ve benzer sonuclar veriyor.
tugcebolat
11 Haz 2026 19:21
düzenlendi
Kesinlikle Bayesian Optimization (ozellikle Optuna kutuphanesi) oneririm. Grid Search cok hantal kaliyor.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.