Grid Search

هو خوارزمية استمثال تُستخدم لضبط “المعلمات الفائقة” (Hyperparameters) للنماذج عبر إجراء بحث شامل (Exhaustive Search) داخل مجموعة فرعية محددة يدوياً من فضاء المعلمات. تعمل الخوارزمية من خلال بناء شبكة من الاحتمالات تضم كافة التبديلات الممكنة للقيم المقترحة (مثل تجربة عدة قيم لمعدل التعلم مع عدة قيم لعمق الشجرة)، ثم تقوم بتدريب وتقييم النموذج لكل دمج من هذه القيم باستخدام “التحقق المتقاطع” (Cross-Validation). النتيجة النهائية هي تحديد التركيبة التي تحقق أقل قدر من الخطأ أو أعلى دقة، مما يضمن أن النموذج يعمل بأقصى كفاءة ممكنة بعيداً عن التخمين العشوائي.