AutoMLExperimentExtension.SetSmacTuner メソッド

定義

名前空間:

Microsoft.ML.AutoML

アセンブリ:

Microsoft.ML.AutoML.dll

パッケージ:

Microsoft.ML.AutoML v0.21.1

ハイパーパラメーター最適化のチューナとして設定 Microsoft.ML.AutoML.SmacTuner します。 smac のパフォーマンスは、smac の内部リグレッサーに適合するために使用される、 nMinForSpit と splitRatioによってnumberOfTrees決定される大きな拡張にあります。

public static Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment SetSmacTuner (this Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment experiment, int numberInitialPopulation = 20, int fitModelEveryNTrials = 10, int numberOfTrees = 10, int nMinForSpit = 2, float splitRatio = 0.8, int localSearchParentCount = 5, int numRandomEISearchConfigurations = 5000, double epsilon = 1E-05, int numNeighboursForNumericalParams = 4);

static member SetSmacTuner : Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment * int * int * int * int * single * int * int * double * int -> Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment

<Extension()>
Public Function SetSmacTuner (experiment As AutoMLExperiment, Optional numberInitialPopulation As Integer = 20, Optional fitModelEveryNTrials As Integer = 10, Optional numberOfTrees As Integer = 10, Optional nMinForSpit As Integer = 2, Optional splitRatio As Single = 0.8, Optional localSearchParentCount As Integer = 5, Optional numRandomEISearchConfigurations As Integer = 5000, Optional epsilon As Double = 1E-05, Optional numNeighboursForNumericalParams As Integer = 4) As AutoMLExperiment

パラメーター

experiment

AutoMLExperiment

AutoMLExperiment

numberInitialPopulation

Int32

ランダムな初期化に使用するポイントの数。

fitModelEveryNTrials

Int32

N 回の試行ごとに smac にランダム フォレストを再適合します。

numberOfTrees

Int32

ランダム フォレストを適合させる場合の回帰ツリーの数。

nMinForSpit

Int32

smac でランダム フォレストを適合させるためにさらに分割する場合は、ノード内に必要な最小データ ポイント数。

splitRatio

Single

smac でランダム フォレストを調整するための分割率。

localSearchParentCount

Int32

EI 取得機能を最大化するためにローカル検索に使用する検索親の数。

numRandomEISearchConfigurations

Int32

EI 取得機能を最大化するときのランダムな構成の数。

epsilon

Double

EI 取得機能の最大化中に終了するしきい値。

numNeighboursForNumericalParams

Int32

新しいパラメーターを生成するための 1 ステップのミューテーションを適用するときに、サンプリングする近隣の数。

戻り値

AutoMLExperiment