Hiperparâmetros diferem de parâmetros aprendidos porque hiperparâmetros

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Exemplos: max_depth, learning_rate, C, número de árvores.

A são sempre estimados diretamente pelo gradiente como coeficientes do modelo. B existem somente em regressão linear. C não influenciam o modelo. D são iguais às features. E são definidos externamente ao processo de ajuste, como profundidade máxima ou taxa de aprendizagem.

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