AutoMLExperimentExtension.SetSmacTuner Метод

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.AutoML

Сборка:

Microsoft.ML.AutoML.dll

Пакет:

Microsoft.ML.AutoML v0.21.1

Задайте в Microsoft.ML.AutoML.SmacTuner качестве тюнера для оптимизации гиперпараметров. Производительность smac находится в большом расширении, определяемом numberOfTrees, nMinForSpit и splitRatio, которые используются для соответствия внутреннему регрессору smac.

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

Параметры

experiment

AutoMLExperiment

AutoMLExperiment

numberInitialPopulation

Int32

Количество точек, используемых для случайной инициализации.

fitModelEveryNTrials

Int32

переместить случайные леса в smac для каждого N испытаний.

numberOfTrees

Int32

количество деревьев регрессии при установке случайного леса.

nMinForSpit

Int32

минимальное количество точек данных, необходимое для того, чтобы находиться в узле, если его необходимо дополнительно разделить для установки случайного леса в smac.

splitRatio

Single

коэффициент разделения для установки случайного леса в smac.

localSearchParentCount

Int32

Число родительских элементов поиска, используемых для локального поиска в функции максимизации получения EI.

numRandomEISearchConfigurations

Int32

Число случайных конфигураций при максимизации функции получения EI.

epsilon

Double

пороговое значение для выхода во время максимизации функции получения EI.

numNeighboursForNumericalParams

Int32

Число соседей для выборки при применении одношагового изменения для создания новых параметров.

Возвращаемое значение

AutoMLExperiment