Введение В мире машинного обучения гиперпараметры определяют производительность моделей. Гиперпараметры — это ручки и циферблаты, которые формируют поведение алгоритмов и способность к обучению. Настройка гиперпараметров оптимизирует эти параметры для извлечения максимального потенциала из модели машинного обучения. В этом сообщении блога мы углубимся в основы настройки гиперпараметров, рассмотрим популярные методы и предоставим практические советы, которые помогут вам разобраться в этом..

Альтернатива традиционным методам настройки гиперпараметров То, как модель машинного обучения приспосабливается к данным, определяется набором начальных условий, называемых гиперпараметрами. Гиперпараметры помогают ограничить поведение модели при обучении, чтобы она (надеюсь) могла хорошо соответствовать данным и в разумные сроки. Поиск наилучшего набора гиперпараметров (часто называемый «настройкой») — одна из самых важных и трудоемких частей задачи моделирования. Исторические..

Разработка Proof of Concept всегда была важной частью карьеры Data Science. Когда мы разрабатываем модели машинного обучения для прогнозирования в потоке решений, мы обычно тестируем множество разных моделей для одной и той же цели прогнозирования. В процессе большая часть времени будет потрачена на тестирование каждой модели и настройку каждой модели, чтобы получить максимальную отдачу от алгоритм. Наконец, мы сравниваем каждый из полученных лучших результатов, чтобы выбрать..

Изучите практические способы оптимизации гиперпараметров вашей модели с помощью поиска по сетке, рандомизированного поиска и байесовской оптимизации. Оптимизация гиперпараметров часто является одним из последних шагов в проекте по науке о данных. После того, как у вас будет короткий список многообещающих моделей, вы захотите настроить их так, чтобы они лучше работали с вашим конкретным набором данных. В этом посте мы рассмотрим три метода, используемых для поиска оптимальных..