Bien que les hyper-paramètres actuels utilisés dans Model Screening ne soient pas mauvais, pour la plupart, j'ai constaté que pour de nombreux problèmes que j'ai essayés, certains modèles ne fonctionnent pas très bien. Je dois les exécuter individuellement pour affiner les paramètres hyper.
Par exemple, dans l'arborescence, je dois généralement ajuster les divisions maximales, le taux d'échantillonnage, le nombre de termes échantillonnés et la division de taille minimale.
