Поделиться через

Сравнение типов моделей с Hyperopt и MLflow

  • Статья

Примечание.

Версия Hyperopt с открытым исходным кодом больше не поддерживается.

Hyperopt больше не будет предварительно установлен в Databricks Runtime ML 17.0 и более поздних версий. Azure Databricks рекомендует использовать Optuna вместо аналогичного интерфейса и доступа к более актуальным алгоритмам настройки гиперпараметров.

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.

Сравнение моделей с помощью scikit-learn, Hyperopt и записной книжки MLflow

Получить записную книжку