Как подбирать гиперпараметры модели?

GridSearchCV — перебор всех комбинаций параметров с кросс-валидацией. GridSearchCV(model, param_grid, cv=5, scoring="f1"). param_grid = {"C": [0.1, 1, 10], "kernel": ["rbf", "linear"]}. best_params_, best_score_. RandomizedSearchCV — случайная выборка из распределений. n_iter=100 — количество попыток. Быстрее Grid для большого пространства. Bayesian Optimization: Optuna, scikit-optimize — умный выбор следующей точки на основе предыдущих результатов. Halving: HalvingGridSearchCV — постепенно отсеивает плохие комбинации. Правило: RandomSearch для exploration, Grid для fine-tuning.