Tuning for model parameters
Начальная реализация настройки моделей в методе fit_tuned.
sklearn настраивается через sklearn.RandomizedSearchCV statsmodels - через самодельный RandomSearch. Не знаю, насколько его можно сделать универсальным.
Тесты в test_tuning.py
Остались пока нереализованнными следующие аспекты:
- В композер засунуть операцию настройки, которая применялась бы к лучшим индивидам (т.к. сейчас fit делается только при расчете метрики качества).
- Придумать, как лучше всего хранить параметры на уровне модели.