AutoMLExperimentExtension.SetSmacTuner メソッド
定義
重要
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ハイパーパラメーター最適化のチューナとして設定 Microsoft.ML.AutoML.SmacTuner します。 smac のパフォーマンスは、smac の内部リグレッサーに適合するために使用される、 nMinForSpit と splitRatioによってnumberOfTrees決定される大きな拡張にあります。
public static Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment SetSmacTuner (this Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment experiment, int numberInitialPopulation = 20, int fitModelEveryNTrials = 10, int numberOfTrees = 10, int nMinForSpit = 2, float splitRatio = 0.8, int localSearchParentCount = 5, int numRandomEISearchConfigurations = 5000, double epsilon = 1E-05, int numNeighboursForNumericalParams = 4);static member SetSmacTuner : Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment * int * int * int * int * single * int * int * double * int -> Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment<Extension()>
Public Function SetSmacTuner (experiment As AutoMLExperiment, Optional numberInitialPopulation As Integer = 20, Optional fitModelEveryNTrials As Integer = 10, Optional numberOfTrees As Integer = 10, Optional nMinForSpit As Integer = 2, Optional splitRatio As Single = 0.8, Optional localSearchParentCount As Integer = 5, Optional numRandomEISearchConfigurations As Integer = 5000, Optional epsilon As Double = 1E-05, Optional numNeighboursForNumericalParams As Integer = 4) As AutoMLExperimentパラメーター
- experiment
- AutoMLExperiment
- numberInitialPopulation
- Int32
ランダムな初期化に使用するポイントの数。
- fitModelEveryNTrials
- Int32
N 回の試行ごとに smac にランダム フォレストを再適合します。
- numberOfTrees
- Int32
ランダム フォレストを適合させる場合の回帰ツリーの数。
- nMinForSpit
- Int32
smac でランダム フォレストを適合させるためにさらに分割する場合は、ノード内に必要な最小データ ポイント数。
- splitRatio
- Single
smac でランダム フォレストを調整するための分割率。
- localSearchParentCount
- Int32
EI 取得機能を最大化するためにローカル検索に使用する検索親の数。
- numRandomEISearchConfigurations
- Int32
EI 取得機能を最大化するときのランダムな構成の数。
- epsilon
- Double
EI 取得機能の最大化中に終了するしきい値。
- numNeighboursForNumericalParams
- Int32
新しいパラメーターを生成するための 1 ステップのミューテーションを適用するときに、サンプリングする近隣の数。