モデルの型を Hyperopt と MLflow と比較する

  • [アーティクル]

Note

Hyperopt のオープンソース バージョンは維持されなくなりました。

Databricks Runtime ML 17.0 以降には、Hyperopt がプレインストールされなくなりました。 Azure Databricks では、同様のエクスペリエンスおよび最新のハイパーパラメーター チューニング アルゴリズムへのアクセスを実現するために、Optuna を代わりに使用することをお勧めしています。

このノートブックでは、複数のモデルのハイパーパラメーターをチューニングし、全体的に最適なモデルに到達する方法について説明します。 この例では、SparkTrials で Hyperopt を使用して3 種類のモデルを比較し、モデルの種類ごとに適したハイパーパラメーターのセットでモデルのパフォーマンスを評価します。

scikit-learn、Hyperopt、および MLflow ノートブックを使用してモデルを比較する

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