Hyperopt 試用版を確認する

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Hyperopt を使って複数のハイパーパラメーターの組み合わせを試す場合は、各試用版の詳細を確認することができます。 これらの詳細は、次の 2 つの方法で確認できます。

  • 各試用版の MLflow 実行を表示する。
  • Trials クラスを使って実行の詳細を取得する。

各試用版の MLflow 実行を表示する

Azure Databricks では、Hyperopt fmin 関数の呼び出しによって、Azure Databricks ポータルで表示できる MLflow の実験実行が自動的に生成されます。これにより、次に示すように、各試用版のハイパーパラメーターとメトリックの完全なセットを簡単に表示できます。

Hyperopt 試用版の MLflow 実行のスクリーンショット。

Trials クラスを使う

Hyperopt には、fmin 関数呼び出し中に実行される各試用版の詳細をログする Trials クラスが含まれています。 次のコード例は、Trials クラスの使用方法を示しています。

from hyperopt import Trials

# Create a Trials object to track each run
trial_runs = Trials()

argmin = fmin(
  fn=objective,
  space=search_space,
  algo=algo,
  max_evals=100,
  trials=trial_runs)

print("Best param values: ", argmin)

# Get details from each trial run
print ("trials:")
for trial in trial_runs.trials:
    print ("\n", trial)

試用版のコレクションの完全な詳細の出力は、次の例のようになります。

{'state': 2, 'tid': 0, 'spec': None, 'result': {'loss': -0.8571428571428571, 'status': 'ok'}, 'misc': {'tid': 0, 'cmd': ('domain_attachment', 'FMinIter_Domain'), 'workdir': None, 'idxs': {'Iterations': [0], 'Regularization': [0]}, 'vals': {'Iterations': [1], 'Regularization': [0.4965634473237057]}}, 'exp_key': None, 'owner': None, 'version': 0, 'book_time': datetime.datetime(2023, 3, 17, 22, 45, 24, 993000), 'refresh_time': datetime.datetime(2023, 3, 17, 22, 46, 30, 374000)}

 {'state': 2, 'tid': 1, 'spec': None, 'result': {'loss': -0.8857142857142857, 'status': 'ok'}, 'misc': {'tid': 1, 'cmd': ('domain_attachment', 'FMinIter_Domain'), 'workdir': None, 'idxs': {'Iterations': [1], 'Regularization': [1]}, 'vals': {'Iterations': [9], 'Regularization': [0.8446551490616772]}}, 'exp_key': None, 'owner': None, 'version': 0, 'book_time': datetime.datetime(2023, 3, 17, 22, 46, 30, 379000), 'refresh_time': datetime.datetime(2023, 3, 17, 22, 47, 34, 155000)}

 {'state': 2, 'tid': 2, 'spec': None, 'result': {'loss': -0.9523809523809523, 'status': 'ok'}, 'misc': {'tid': 2, 'cmd': ('domain_attachment', 'FMinIter_Domain'), 'workdir': None, 'idxs': {'Iterations': [2], 'Regularization': [2]}, 'vals': {'Iterations': [9], 'Regularization': [0.3931915704555482]}}, 'exp_key': None, 'owner': None, 'version': 0, 'book_time': datetime.datetime(2023, 3, 17, 22, 47, 34, 160000), 'refresh_time': datetime.datetime(2023, 3, 17, 22, 48, 45, 986000)}

 ...

ヒント

Trials クラスによって記録される詳細情報について詳しくは、Hyperopt のドキュメントを参照してください。