مقارنة أنواع النماذج مع Hyperopt وMLflow
إشعار
لم يعد يتم الاحتفاظ بالإصدار مفتوح المصدر من Hyperopt .
لم يعد Hyperopt مثبتا مسبقا على Databricks Runtime ML 17.0 وما فوق. توصي Azure Databricks باستخدام Optuna بدلا من ذلك للحصول على تجربة مماثلة والوصول إلى خوارزميات ضبط المعلمات الفائقة الأحدث.
يوضح دفتر الملاحظات هذا كيفية ضبط المعلمات الفائقة لنماذج متعددة والوصول إلى أفضل نموذج بشكل عام. ويستخدم Hyperopt مع SparkTrials
لمقارنة ثلاثة أنواع نماذج، وتقييم أداء النموذج مع مجموعة مختلفة من المعلمات الفائقة المناسبة لكل نوع نموذج.
مقارنة النماذج باستخدام scikit-learn وHyperopt ودفتر ملاحظات MLflow
الملاحظات
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
قريبًا: خلال عام 2024، سنتخلص تدريجيًا من GitHub Issues بوصفها آلية إرسال ملاحظات للمحتوى ونستبدلها بنظام ملاحظات جديد. لمزيد من المعلومات، راجعإرسال الملاحظات وعرضها المتعلقة بـ