Сравнение типов моделей с Hyperopt и MLflow
Примечание.
Версия Hyperopt с открытым исходным кодом больше не поддерживается.
Hyperopt будет удален в следующей основной версии DBR ML. Azure Databricks рекомендует использовать Optuna для оптимизации с одним узлом или RayTune для аналогичного опыта использования устаревшей и не рекомендуемой функции настройки гиперпараметров с помощью Hyperopt. Дополнительные сведения об использовании RayTune в Azure Databricks.
В этой записной книжке показано, как настроить гиперпараметры для нескольких моделей и определиться с выбором лучшей. Она использует Hyperopt с SparkTrials для сравнения трех типов моделей путем оценки производительности модели с определенным набором гиперпараметров, подходящим для ее типа.