Hyperparametersuche

Hyperparametersuche bezeichnet den systematischen Prozess der Optimierung von Hyperparametern eines maschinellen Lernmodells. Hyperparameter sind Einstellungen, die den Lernprozess oder die Architektur festlegen, zum Beispiel Lernrate, Regularisierung, Baumtiefe, Anzahl der Neuronen oder Batch-Größe. Ziel der Suche ist es, die Leistungsmetrik auf einem Validierungssatz zu maximieren oder eine andere definierte Messgröße zu optimieren, während Rechenzeit und Ressourcen berücksichtigt werden.

Zu den gängigsten Suchstrategien gehören Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization sowie adaptives Budgetieren mit Hyperband. Grid Search durchsucht alle vorgegebenen Wertekombinationen, kann aber bei großen Suchräumen schnell unpraktisch werden. Random Search erkundet zufällig Konfigurationen und eignet sich besonders, wenn nur wenige Parameter stark wirken. Bayesian Optimization nutzt ein Regressionsmodell der Zielmetrik, um vielversprechende Konfigurationen priorisiert zu testen. Hyperband kombiniert frühes Stoppen mit ressourceffizienter Verteilung des Budgets.

Bei der Festlegung des Suchraums müssen kontinuierliche, diskrete und konditionale Hyperparameter berücksichtigt werden. Konditionale Parameter hängen von anderen Einstellungen ab, und der Raum sollte sinnvoll eingegrenzt sowie auf sinnvolle Skalen (etwa log-Skalierung) abgebildet werden. Ein realistischer Budgetplan, Vorab-Tests und Priorisierung wichtiger Parameter erhöhen Effizienz.

Die Bewertung erfolgt meist über Cross-Validation oder eine separate Validierungsmenge. Typische Metriken sind Genauigkeit, F1-Score, ROC-AUC oder Verlustfunktionen, je nach Aufgabe. Der Suchprozess kann durch Parallelisierung, frühzeitiges Stoppen und Warmstarts beschleunigt werden. Reproduzierbarkeit erfordert klare Dokumentation der gewählten Räume, Zufallsseeds und verwendeten Bibliotheken.

Bekannte Tools für Hyperparameter-Suche sind scikit-learn GridSearchCV und RandomizedSearchCV, Optuna, Hyperopt, Ray Tune, SMAC und Auto-Sklearn. Hyperparametersuche ist eine zentrale Komponente vieler AutoML-Pipelines und beeinflusst stark Modellleistung sowie benötigte Rechenressourcen.