ハイパーパラメータチューニング（Hyperparameter Tuning）とは、モデルの性能を最大化するために最適なハイパーパラメータの組み合わせを探索するプロセスです。手動調整から自動化手法まで、様々なアプローチがあります。
チューニング手法
グリッドサーチ（すべての組み合わせを試す）、ランダムサーチ（ランダムに探索）、ベイズ最適化（過去の結果から有望な領域を予測して探索）、進化戦略、Hyperband、Population Based Trainingなどの手法があります。
| ひとことで言うと | 設定値の組み合わせを試して、最も成績の良いものを探す作業。 |
|---|---|
| 主な方法 | グリッドサーチ（総当たり）、ランダムサーチ、ベイズ最適化（賢く探す）。 |
| 注意点 | やりすぎると検証データに過学習する。最後はテストデータで確認する。 |
チューニングのベストプラクティス
まずランダムサーチで大まかな範囲を特定し、次にベイズ最適化で精密に探索するのが効率的です。交差検証と組み合わせることで、過学習したハイパーパラメータの選択を防ぎます。
1探索範囲を決める学習率0.0001〜0.1など
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2組み合わせを試す1つずつ学習して評価
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3検証スコアで比較どれが良いか判定
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4最良を選ぶ本番用の設定に採用
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5テストで最終確認本当の実力を測る
AutoMLとの関連
AutoML（自動機械学習）は、ハイパーパラメータチューニングを含む機械学習パイプライン全体を自動化する技術です。Optuna、Ray Tune、Weights & Biases Sweepsなどのツールが広く利用されています。