Objective Classe

Objectif d’optimisation.

Objectif d’optimisation.

Héritage

azure.ai.ml.entities._mixins.RestTranslatableMixin

Objective

Constructeur

Objective(goal: str | None, primary_metric: str | None = None)

Paramètres

Nom	Description
goal Obligatoire	str Définit des objectifs de métriques pris en charge pour le réglage des hyperparamètres. Les valeurs acceptées sont les suivantes : « réduire », « agrandir ».
primary_metric	str Nom de la métrique à optimiser. valeur par défaut: None
goal Obligatoire	str Définit des objectifs de métriques pris en charge pour le réglage des hyperparamètres. Les valeurs acceptables sont les suivantes : « réduire » ou « agrandir ».
primary_metric Obligatoire	str Nom de la métrique à optimiser.

Exemples

Affectation d’un objectif à un sweepJob.

   from azure.ai.ml.entities import CommandJob
   from azure.ai.ml.sweep import BayesianSamplingAlgorithm, Objective, SweepJob, SweepJobLimits

   command_job = CommandJob(
       inputs=dict(kernel="linear", penalty=1.0),
       compute=cpu_cluster,
       environment=f"{job_env.name}:{job_env.version}",
       code="./scripts",
       command="python scripts/train.py --kernel $kernel --penalty $penalty",
       experiment_name="sklearn-iris-flowers",
   )

   sweep = SweepJob(
       sampling_algorithm=BayesianSamplingAlgorithm(),
       trial=command_job,
       search_space={"ss": Choice(type="choice", values=[{"space1": True}, {"space2": True}])},
       inputs={"input1": {"file": "top_level.csv", "mode": "ro_mount"}},
       compute="top_level",
       limits=SweepJobLimits(trial_timeout=600),
       objective=Objective(goal="maximize", primary_metric="accuracy"),
   )