Замість ручного вибору конкретних значень гіперпараметрів моделі, випадковий пошук (RandomizedSearchCV) пропонує більш ефективний спосіб знаходження оптимальної конфігурації. На відміну від повного перебору (GridSearchCV), який систематично оцінює всі можливі комбінації гіперпараметрів, випадковий пошук вибирає випадкову підмножину цих комбінацій. Такий підхід суттєво знижує обчислювальні витрати, водночас забезпечуючи високі результати.

Для нейронних мереж, де кількість можливих комбінацій гіперпараметрів може бути величезною, повне тестування кожного варіанту часто є непрактичним. Випадковий пошук вирішує цю проблему шляхом випадкового вибору визначеної кількості наборів гіперпараметрів, поєднуючи дослідження простору параметрів з ефективністю.

RandomizedSearchCV(
    estimator=model, 
    param_distributions=randomized_parameters, 
    n_iter=number_of_models_to_test,  # Number of random combinations to evaluate
    scoring='accuracy',  # Evaluation metric
    random_state=42,  # Ensures reproducibility
)

• estimator: модель для оптимізації (наприклад, MLPClassifier);
• param_distributions: словник, де ключі — назви гіперпараметрів, а значення — списки для вибірки;
• n_iter: визначає, скільки випадкових комбінацій буде протестовано. Збільшення значення підвищує ймовірність знаходження оптимальної комбінації, але потребує більше обчислень;
• scoring: визначає метрику оцінювання (наприклад, 'accuracy' для задач класифікації).