このブラウザーはサポートされなくなりました。
Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。
ハイパーパラメーターの調整を使用して、ハイパーパラメーターのセットに最適な不連続値を見つけることを計画しています。 指定された不連続値のセットのすべての組み合わせを試そうとしています。 どの種類のサンプリングを使用するべきですか?
ランダム サンプリング
グリッド サンプリング
ベイジアン サンプリング
"AUC" という名前のターゲット メトリックに基づいて最適なモデルをトレーニングするために、ハイパーパラメーターのチューニングを使っています。 トレーニング スクリプトでは何を行う必要がありますか?
logging パッケージをインポートし、logging.info() ステートメントを使用して AUC をログに記録します。
print() ステートメントを組み込んで、AUC の値を標準出力ストリームに書き込みます。
AUC 値をログに記録するには、mlflow.log_metric() ステートメントを使います。
作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。
このページはお役に立ちましたか?