momijiame https://blog.hatena.ne.jp/momijiame/ CUBE SUGAR CONTAINER https://blog.amedama.jp/ 機械学習 統計 scikit-learn Python macOS MySQL 今回は、ハイパーパラメータを最適化するフレームワークの一つである Optuna を使ってみる。 このフレームワークは国内企業の Preferred Networks が開発の主体となっていて、ほんの数日前にオープンソースになったばかり。 ハイパーパラメータ自動最適化ツール「Optuna」公開 | Preferred Research 先に使ってみた印象について話してしまうと、基本は Hyperopt にかなり近いと感じた。 実際のところ、使っているアルゴリズムの基本は変わらないし、定義できるパラメータの種類もほとんど同じになっている。 おそらく Hyperopt を使ったことがある人なら、すぐ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fblog.amedama.jp%2Fentry%2F2018%2F12%2F06%2F015217" title="Python: Optuna で機械学習モデルのハイパーパラメータを選ぶ - CUBE SUGAR CONTAINER" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/m/momijiame/20180818/20180818132951.png Hatena Blog https://hatena.blog 2018-12-06 01:52:17 rich https://blog.amedama.jp/entry/2018/12/06/015217 1.0 100%