ファイナンス機械学習 モデリング4 交差検証法によるハイパーパラメータの調整

ハイパーパラメータの調整は、フィッティングの重要なステップ。調整を間違うと、過学習が行われ、実際のパフォーマンスが出ないことがある。

グリッドサーチ交差検証法

交差検証法の性能が最大化するようにパラメータの組み合わせを網羅的に探索する。局所解に陥らないように行い、取り組む問題について十分な知見が得られていない場合は、最初に実施する妥当なアプローチ。

ランダムサーチ交差検証法

グリッドサーチは、パラメータが多数の場合に扱いづらい。2つの利点があり、検索する組み合わせ数を制御でき、検索時間の増加量がグリッドサーチにように大幅に増加することがない。

評価指標とハイパーパラメータの調整

投資戦略は適切なラベルを高い確信度で予測することで利益を生み、正解率による現実的なパフォーマンスの評価が難しいため、クロスエントロピー損失（対数損失）は、予測の確率を考慮に入れ、対数尤度を計算する。