PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ãƒã‚¤ãƒ‘ーパラメータ最é©åŒ–フレームワークã€å¤ªç”° å¥2019å¹´9月27æ—¥ã®PyData.Tokyo Meetup #21ã§ã®ç™ºè¡¨è³‡æ–™ã§ã™ã€‚ Optuna (https://github.com/pfnet/optuna) ã®ä½¿ã„方やソフトウェアデザインã€LightGBMå‘ã‘ã®æ–°æ©Ÿèƒ½ã«ã¤ã„ã¦ç´¹ä»‹ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚Read less
ãªãœn_estimatorsã‚„epochsをパラメータサーãƒã—ã¦ã¯ã„ã‘ãªã„ã®ã‹ - 天色グラフィティ
ãƒã‚¤ãƒ‘ーパラメータを探索ã™ã‚‹ãŸã‚ã€ã‚°ãƒªãƒƒãƒ‰ã‚µãƒ¼ãƒã‚„Optunaãªã©ã‚’利用ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã‚ã‚‹ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ ã—ã‹ã—ã€ã€Œãƒã‚¤ãƒ‘ーパラメータ探索ã—ã¦ã¿ãŸã€ã®ã‚ˆã†ãªQiita記事ãªã©ã§ã¯é–“é•ã£ã¦æ›¸ã‹ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã“ã¨ã‚‚多ã„ã®ã§ã™ãŒã€XGBoostã‚„LightGBMã® n_estimators ( num_boosting_rounds )ã‚„Kerasã® epochs をパラメータサーãƒã®å¯¾è±¡ã«ã—ã¦ã¯ã„ã‘ã¾ã›ã‚“。 ã„ã‘ã¾ã›ã‚“ã€ã¨ã„ã†ã‹ã€ã™ã”ã無駄ãªã“ã¨ã‚’ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ãªãœã€n_estimatorsã‚„epochsを探索ã™ã‚‹ã¨ç„¡é§„ãªã®ã‹ ç†ç”±ã¯ã‚·ãƒ³ãƒ—ルã§ã€ã“れらã®ãƒ‘ラメータã¯ã€Œå¤§ãã„値ã§ç²¾åº¦ç¢ºèªã™ã‚‹éŽç¨‹ã§å°ã•ã„値ã®çµæžœã‚‚分ã‹ã‚‹ã€ã‹ã‚‰ã§ã™ã€‚ LightGBMã®n_estimatorsã¯æ§‹ç¯‰ã™ã‚‹æ±ºå®šæœ¨ã®æ•°ã‚’表ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ 例ã¨ã—ã¦ã€n_estimators=5 (ã“ã‚“ãªå°ã•ã„値ã§å¦ç¿’ã™ã‚‹ã“ã¨ã¯ãªã„ã§ã™ãŒã€ç°¡å˜ã®ãŸã‚)ã§
データサイエンティストãŒã‚„らã‹ã—ãŒã¡ãªéŽã¡ãƒˆãƒƒãƒ—10（海外記事紹介） - 渋谷駅å‰ã§åƒãデータサイエンティストã®ãƒ–ãƒã‚°
(Image by Pixabay) "Top 10 Statistics Mistakes Made by Data Scientists"ã¨ã„ã†åˆºæ¿€çš„ãªã‚¿ã‚¤ãƒˆãƒ«ã®è¨˜äº‹ãŒå‡ºã¦ã„ã‚‹ã®ã‚’KDnuggets経由ã§çŸ¥ã‚Šã¾ã—ãŸã€‚「データサイエンティストãŒã‚„らã‹ã—ãŒã¡ãªçµ±è¨ˆå¦çš„ãªèª¤ã‚Šãƒˆãƒƒãƒ—10ã€ã¨ã„ã†ã“ã¨ã§ã€ã„ã‹ã«ã‚‚ãªã‚ã‚‹ã‚る事例ãŒè‰²ã€…載ã£ã¦ã„ã¦é¢ç™½ã„ã§ã™ã€‚ ã¨ã„ã†ã“ã¨ã§ã€ä»Šå›žã¯ã“ã®è¨˜äº‹ã‚’全訳ã«ãªã‚‰ãªã„範囲ã§æŠ„訳ã—ã¦ã€ãã®å†…容をåŸå‘³ã—ã¦ã¿ã‚ˆã†ã¨æ€ã„ã¾ã™ï¼ˆç›´è¨³ã—ã¦ã‚‚æ„味ãŒå–ã‚Šã¥ã‚‰ã„箇所ãŒå¤šã‹ã£ãŸãŸã‚ã‹ãªã‚Šã®éƒ¨åˆ†ã‚’抄訳ãªãŒã‚‰æ„訳ã—ã¦ã„ã¾ã™ï¼šã“ã†ã„ã†è¨³ã®æ–¹ãŒè‰¯ã„ãªã©ã®ã‚³ãƒ¡ãƒ³ãƒˆã‚ã‚Œã°æ˜¯éžãŠå¯„ã›ãã ã•ã„）。言ã‚ãšã‚‚ãŒãªã§ã™ãŒã€ã“ã†ã„ã†æµ·å¤–記事紹介をやる時ã¯ãƒã‚¿åˆ‡ã‚Œã¨ã„ã†ã“ã¨ã§ã™ã€æ‚ªã—ã‹ã‚‰ãšã€‚。。 元記事ã®å†…容 1. Not fully understand objective function（目的関数ãŒä½•ã‹
1
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}