Вопросы по теме 'hyperparameters'

Линейная регрессия Spark ML — какие гиперпараметры нужно настраивать
Я использую модель LinearRegression в Spark. ML для прогнозирования цены. Это одновариантная регрессия (x=time, y=price) . Предположим, что мои данные чисты, какие обычные шаги нужно предпринять для улучшения этой модели? До сих пор я...
1106 просмотров
apache-spark-ml hyperparameters linear-regression
schedule 13.11.2022
Оптимизация гиперпараметров для глубокой сети
В настоящее время я пытаюсь придумать новую структуру для CLDNN (сверточная, LSTM, глубокая нейронная сеть) Как и в случае с любыми другими сетями, мне сложно оптимизировать гиперпараметры. Я хотел бы попробовать поиск по сетке и случайный...
588 просмотров
machine-learning optimization deep-learning neural-network hyperparameters
schedule 24.04.2023
Как использовать HyperOpt для оптимизации гиперпараметров сети глубокого обучения Keras?
Я хочу построить модель нелинейной регрессии с использованием keras для прогнозирования непрерывной переменной + ve. Как выбрать следующие гиперпараметры для модели ниже? Количество скрытых слоев и нейронов Коэффициент отсева Использовать...
17874 просмотров
python keras optimization deep-learning hyperparameters
schedule 12.05.2022
Проблемы с настройкой пространства условного поиска в Hyperopt
Я полностью признаю, что, возможно, я неправильно настроил условное пространство здесь, но по какой-то причине я просто не могу заставить это работать вообще. Я пытаюсь использовать hyperopt для настройки модели логистической регрессии, и в...
1632 просмотров
python hyperparameters scikit-learn logistic-regression hyperopt
schedule 14.12.2023
Поиск параметров с помощью dask
Как оптимально искать пространство параметров с помощью Dask? (без перекрестной проверки) Вот код (здесь нет DASK): def build(ntries,param,niter,func,score,train,test): res=[] for i in range(ntries):...
173 просмотров
python parallel-processing hyperparameters dask dask-distributed
schedule 09.06.2023
Google Cloud ML: как я могу обеспечить чистый поиск по сетке для задания настройки гиперпараметров
Google Cloud ML использует байесовскую оптимизацию, чтобы смягчить проклятие размерности. В определенных ситуациях у меня есть задания по настройке гиперпараметров, в которых я хочу принудительно выполнить исчерпывающий поиск по сетке гиперпараметров...
105 просмотров
tensorflow google-cloud-ml hyperparameters
schedule 12.04.2022
Hyperopt: определение пространства поиска
У меня проблемы с логикой определения пространства поиска. Я хочу поискать по этим: Тип модели для использования (features_and_hours, features_only, hours_only, no_features_no_hours) Количество скрытых единиц (output_units) регуляризация...
2049 просмотров
python machine-learning hyperparameters
schedule 09.01.2023
получить гиперпараметры при настройке гиперпараметров в облаке ml-engine
Я выполняю настройку гиперпараметров на облачном ml-движке. Только после завершения испытания я могу получить значения гиперпараметров в Job details и Training output . Интересно, есть ли способ получить значения гиперпараметров во время...
188 просмотров
google-cloud-ml hyperparameters
schedule 31.03.2022
TypeError при использовании алгоритмов оптимизации scipy с ядром RBF в GaussianProcessRegressor Scikit-learn
Я пытаюсь оптимизировать гиперпараметры, используя trust_region_optimizer из scipy . В моем случае внутренний оптимизатор логарифмического предельного правдоподобия должен быть максимизирован. Метод наименьших квадратов Scipy минимизирует целевую...
327 просмотров
python-3.x python scipy hyperparameters scikit-learn
schedule 22.04.2024
настройка гиперпараметров в sklearn с использованием RandomizedSearchCV занимает много времени
Я имею дело с набором данных, состоящим из 13 функций и 550068 строк. Я выполнил k-кратную перекрестную проверку и выбрал значение k равным 10, а затем выбрал лучшую модель с наименьшей среднеквадратичной ошибкой, в моем случае модель представляет...
3408 просмотров
python machine-learning data-science hyperparameters cross-validation
schedule 10.03.2024
Оптимизация скрытых слоев классификатора Sklearn MLP (RandomizedSearchCV)
У меня настроены следующие параметры: parameter_space = { 'hidden_layer_sizes': [(sp_randint.rvs(100,600,1),sp_randint.rvs(100,600,1),), (sp_randint.rvs(100,600,1),)], 'activation': ['tanh', 'relu', 'logistic'], 'solver': ['sgd',...
790 просмотров
python machine-learning hyperparameters scikit-learn
schedule 27.05.2022
назначение num_samples в пакете Tune of Ray для оптимизации гиперпраметра
Я пытаюсь выполнить задачу оптимизации гиперпараметров для LSTM (чистый Tensorflow) с помощью Tune . Я последовал их примеру в алгоритме hyperopt . В этом примере они использовали строку ниже внутри раздела «config». "num_samples": 10,...
1139 просмотров
python-3.x tensorflow deep-learning hyperparameters ray
schedule 07.05.2022
Ошибка настройки гиперпараметров Amazon SageMaker для встроенного алгоритма с использованием Python SDK
При использовании Python SDK для запуска задания настройки гиперпараметров SageMaker с использованием одного из встроенных алгоритмов (в данном случае классификатора изображений) со следующим кодом: # [...] Some lines elided for brevity from...
331 просмотров
python amazon-web-services amazon-sagemaker hyperparameters
schedule 24.01.2024
Должен ли я выполнять GridSearch (для настройки гиперпараметров) до или после SMOTE?
Я использую несбалансированные данные для выполнения классификации с помощью scikit-learn и для повышения точности модели я создал больше синтетических данных с помощью метода SMOTE. Я хочу знать, когда лучше всего реализовать оптимизацию...
856 просмотров
classification hyperparameters scikit-learn grid-search smote
schedule 03.07.2022
Добавление дополнительных показателей в таблицу состояния Ray Tune (Python, PyTorch)
При запуске tune.run() в наборе конфигураций для поиска, можно ли добавить дополнительные столбцы метрик (например, a , b и т. Д.) В распечатываемую таблицу состояния? tune.track.log(a=metric1, b=metric2) даст следующую таблицу без...
234 просмотров
python pytorch hyperparameters ray ray-tune
schedule 20.07.2023
Есть ли у Gaussan Naive Bayes параметр для настройки
Я пытаюсь реализовать Gaussian Naive Bayes из библиотеки scikit-learn. Я знаю, что Наивный Байес основан на теореме Байеса, которая определяется на высоком уровне как: posterior = (prior * likelihood) / evidence. Насколько я знаю, априорные и...
104 просмотров
machine-learning hyperparameters probability naivebayes
schedule 31.05.2024
Настройка гиперпараметров с помощью GridSearch с различными параметрами
Я провожу гиперпараметрическую настройку нейронной сети. Я много пробовал настраивать вручную и по-прежнему получаю довольно плохую предсказательную силу для набора данных, который я использовал. Я решил использовать GridSearch для проверки всех...
309 просмотров
python machine-learning deep-learning hyperparameters scikit-learn
schedule 30.08.2023
Использование набора для проверки возможности обобщения модели
У меня был вопрос о настройке гиперпараметров и поиске наиболее подходящей модели (поиск наиболее подходящей модели для конкретного набора данных). Я порекомендовал разделить данные на три набора, а не на два (только для обучения и тестирования):...
37 просмотров
python machine-learning hyperparameters
schedule 17.02.2024
Как создать свой собственный гиперпараметр в sklearn?
Я хотел бы установить целевую функцию в качестве гиперпараметра, который можно настроить. Например, если функция, для которой я решал, была объемом, у меня может быть ряд объемов в моих данных, например: 0,01, 0,02, 0,03, 0,04, 0,05, 0,06 и т. д....
24 просмотров
python-3.x hyperparameters scikit-learn
schedule 23.02.2023