Публикации по теме 'hyperparameter-tuning'


Выявление факторов оттока клиентов: аналитическое путешествие по улучшению удержания — часть 2
ВВЕДЕНИЕ Часть 1 читайте здесь: https://medium.com/@alidu143/unveiling-the-drivers-of-customer-churn-an-analytical-journey-to-improve-retention-part-1-20fbfd602841 В части 1 я сосредоточился на данных и их истории, построении всестороннего исследовательского анализа данных, гипотезы и некоторых деловых вопросов (на самом деле вопросов было много). В этом разделе я буду выполнять разработку некоторых функций, а затем создавать модели машинного обучения, чтобы предсказать возможность..
Оптимизация моделей машинного обучения с помощью GridSearchCV
Одной из основных задач при разработке модели машинного обучения является выбор оптимальных гиперпараметров модели. Гиперпараметры — это настройки, которые определяют специфику обучения алгоритма модели. В зависимости от модели они могут управлять функциями обучения, такими как то, как алгоритм перебирает решения, вычисляет внутренние функции или взвешивает прогноз. Хотя большинство моделей машинного обучения хорошо задокументированы, выбор гиперпараметров все еще может быть весьма..
Настройка гиперпараметров с помощью GridSearchCV и RandomizedSearchCV
Давайте разберемся с настройкой гиперпараметров Мы собираемся использовать набор данных рака молочной железы, чтобы понять GridSearchCV и RandomizedSearchCV. Во-первых, давайте узнаем, что такое гиперпараметр. Мы знаем, что существует множество алгоритмов машинного обучения, таких как машина опорных векторов (SVM), дерево решений, логистическая регрессия, линейная регрессия, случайный лес и т. д. Эти алгоритмы используются для построения моделей машинного обучения. И иногда,..
Эффективная настройка гиперпараметров с последовательным сокращением пополам
Настройка гиперпараметров — обязательный шаг в жизненном цикле машинного обучения, особенно для производительности модели. Правильные гиперпараметры могут значительно улучшить точность модели, обобщение невидимых данных и скорость сходимости. И наоборот, неправильный выбор гиперпараметров может привести к таким проблемам, как переобучение , когда модель запоминает обучающие данные, но плохо работает с новыми данными, или недостаточное оснащение . где модель слишком упрощена,..
Оптимизация в машинном обучении (оптимизация гиперпараметров)
TL;DR: Оптимизация имеет решающее значение в машинном обучении, особенно при настройке гиперпараметров. Настройка гиперпараметров направлена ​​на поиск наилучшего сочетания параметров для повышения производительности модели. Обычно используются такие методы, как поиск по сетке, случайный поиск, байесовская оптимизация и генетические алгоритмы. Методы оптимизации можно разделить на детерминированные, стохастические, байесовские и метаэвристические методы. Детерминированные методы..
По какой-то причине я не смог найти это в документации Kubeflow. Спасибо, что спасли мне кучу
По какой-то причине я не смог найти это в документации Kubeflow. Спасибо, что избавили меня от боли и душевной боли :)
Точная настройка модельного оркестра: игра по настройке и оптимизации гиперпараметров
Почему модель машинного обучения пошла в оркестр? Чтобы научиться тонко настраивать его производительность! 🎻 ✨ Добро пожаловать в симфонию настройки и оптимизации гиперпараметров, где мы раскроем секрет настройки моделей для достижения безупречной гармонии. Давайте окунемся в мир ручек настройки и алгоритмических мелодий! Маэстро гиперпараметров Думайте о гиперпараметрах как о маэстро оркестра машинного обучения. Это параметры, которые мы устанавливаем перед обучением, которые..