Model Selection & Hyperparameter Tuning

इस लेख में आप सीखेंगे कि सही Machine Learning model कैसे चुनें और Hyperparameter Tuning के ज़रिए उसकी performance को optimize कैसे करें।

🤖 Model Selection & Hyperparameter Tuning

Machine Learning pipeline में सही algorithm चुनना और उसे सही तरीके से tune करना सबसे critical step है। अगर features अच्छे हैं लेकिन model सही नहीं चुना गया, तो prediction accuracy बहुत कम हो सकती है। इसी तरह, सही model होने के बावजूद अगर parameters optimized नहीं हैं तो performance optimal नहीं होगी।

🔍 Model Selection क्या है?

Model Selection वह प्रक्रिया है जिसमें हम किसी ML problem (classification, regression, clustering आदि) के लिए सबसे suitable algorithm चुनते हैं। इसमें ध्यान रखा जाता है:

  • Problem का type (Classification vs Regression)
  • Dataset का size और quality
  • Features की dimensionality
  • Model interpretability vs accuracy trade-off
  • Training & inference speed

⚖️ Model Selection की Techniques

सही model चुनने के लिए कई evaluation strategies use की जाती हैं:

  • Train-Test Split: Dataset को training और testing में बाँटकर model performance check करना।
  • Cross Validation (k-fold): Data को k folds में बाँटकर हर fold पर training और testing।
  • Stratified Sampling: Class imbalance को handle करने के लिए balanced data splitting।
  • Performance Metrics: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC, RMSE, MAE इत्यादि।

🎯 Hyperparameter Tuning क्या है?

हर ML algorithm के कुछ hyperparameters होते हैं जिन्हें manually set करना पड़ता है। ये model के learning behavior को control करते हैं। उदाहरण:

  • Decision Tree: max_depth, min_samples_split
  • Random Forest: n_estimators, max_features
  • SVM: kernel, C, gamma
  • Neural Network: learning rate, batch size, number of layers

🛠️ Hyperparameter Tuning की Methods

Hyperparameter tuning के लिए कुछ लोकप्रिय approaches:

  • Grid Search: Predefined parameter grid पर exhaustive search करना।
  • Random Search: Parameters के random combinations test करना।
  • Bayesian Optimization: Previous results के आधार पर अगला best parameter चुनना।
  • Hyperband: Efficient resource allocation के साथ fast tuning।
  • AutoML tools: जैसे Optuna, Hyperopt, Google AutoML।

📊 Model Selection & Hyperparameter Tuning Workflow

  1. Data Preparation & Feature Engineering
  2. Baseline Model बनाना
  3. Multiple Algorithms train करना
  4. Cross-validation के ज़रिए best model चुनना
  5. Hyperparameter tuning apply करना
  6. Final model को retrain करना
  7. Performance evaluate करना और deploy करना

📌 Example: Random Forest Tuning

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# Parameters define करना
param_grid = {
  "n_estimators": [100, 200, 300],
  "max_depth": [5, 10, 15],
  "min_samples_split": [2, 5, 10]
}

# Model initialize
rf = RandomForestClassifier()

# GridSearchCV apply करना
grid_search = GridSearchCV(rf, param_grid, cv=5, scoring="accuracy")
grid_search.fit(X_train, y_train)

print("Best Parameters:", grid_search.best_params_)
print("Best Accuracy:", grid_search.best_score_)

✅ Best Practices

  • Baseline model से शुरुआत करें
  • Cross-validation use करें overfitting से बचने के लिए
  • Computational cost को ध्यान में रखते हुए tuning करें
  • Automated hyperparameter tuning tools adopt करें
  • Business metrics को performance metrics के साथ align करें

संक्षेप में, Model Selection & Hyperparameter Tuning Machine Learning pipeline के सबसे impactful steps हैं। सही model चुनना और उसके hyperparameters को optimize करना ही किसी भी AI project को production-ready बनाता है।