MÉTODO DE AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DE MODELOS DE APRENDIZADO SUPERVISIONADO POR DIFERENTES VARIÁVEIS

Resumo

Este artigo aborda a relevante questão da otimização de hiperparâmetros em algoritmos de inteligência artificial supervisionados, com foco especial em métodos como o GridSearch. Exploramos a busca pelos melhores hiperparâmetros, tanto com base em uma única métrica quanto em uma análise de múltiplas métricas. Ao considerar a complexidade dessa tarefa, oferecemos insights valiosos sobre o aprimoramento do desempenho e eficiência dos modelos de IA supervisionados, impulsionando avanços nas aplicações práticas dessas tecnologias. Os resultados obtidos fornecem uma base sólida para o desenvolvimento de soluções mais eficazes e precisas em diversas áreas de pesquisa e aplicações do mundo real.