グリッドサーチ（Grid Search）とランダムサーチ（Random Search）の名前の由来について

こんにちは。ゆうせいです。

今回は、グリッドサーチ（Grid Search）とランダムサーチ（Random Search）の名前の由来について、やさしく、でも本質的に解説していきます！

グリッドサーチ（Grid Search）の名前の由来

「Grid（グリッド）」とは、格子状のマス目を意味する英単語です。
ノートの方眼紙やチェス盤のような、整然と並んだ点の集まりを想像してみてください。

なぜ「グリッド」なのか？

グリッドサーチでは、すべてのハイパーパラメータの候補を組み合わせて試します。

たとえば：

これらを組み合わせると、次のようなマス目状の候補点になります：

このように、すべてのパラメータを「格子（grid）」状に配置して、そのすべてを試すため、
Grid Search（グリッドサーチ）＝格子探索と呼ばれるのです！

ランダムサーチ（Random Search）の名前の由来

「Random（ランダム）」はご存知の通り、無作為・ランダムに選ぶことを意味します。

どうやって探索するの？

グリッドサーチと違って、ランダムサーチでは候補の中からランダムに選んで試すだけです。
つまり、格子状に全体を舐めるのではなく、

広い範囲から、何点かランダムに選んで調べる

という発想です。

なぜそんな方法を使うの？

一見「適当に選ぶなんて精度が下がりそう…」と思うかもしれませんが、
実はランダムサーチは、限られた計算リソースで効果的な探索をしたいときに非常に有効なんです。

グリッド vs ランダム：探索の違いを図でイメージ！

2次元のハイパーパラメータ空間（例：学習率 × 正則化）

グリッドサーチ：
● ● ●
● ● ●
● ● ●   ← すべての交点を試す（格子状）

ランダムサーチ：
◯     ◯
   ◯
      ◯
 ◯       ← 無作為に点を選んで試す（偏りなし）

使い分けのポイント

まとめ：名前が意味する探索戦略！

今後の学習の指針

ここまで理解できたら、次は以下のような発展学習に挑戦してみましょう！

1. ベイズ最適化（Bayesian Optimization）
   　→ より賢く効率的に探索できる手法
2. 交差検証（cross-validation）との組み合わせ
   　→ 過学習を防ぎながらチューニングする方法
3. 実際にPythonで GridSearchCV や RandomizedSearchCV を使って実験してみる

ハイパーパラメータのチューニングは、「モデルの性能を最大限に引き出す」鍵です。
その第一歩として、「名前の意味」から入るのはとても良いアプローチです！

質問や実装の相談も、いつでもどうぞ！

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
この記事に間違い等ありましたらぜひお知らせください。

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