wso2 - WSO2 ML クロス検証とグリッド検索

Question

WSO2 ML がクロス検証とグリッド検索を実装して最適なモデルを選択するかどうかを知りたいです。

Answer 1

現在、(バージョン 1.1.0 の時点で) WSO2 Machine Learner には、ハイパーパラメーターを最適化するための直接的な方法がありません。質問で述べたように、今後のリリースの 1 つにランダム検索とグリッド検索を含める予定です。このプロセスの進行状況を追跡するために、公開 JIRA [1] を作成しました。そのため、新機能の準備ができたら、この SO Question でお知らせします。

次に、WSO2 Machine Learning サーバーで使用するクロス検証プロセスについて簡単に説明します。ML サーバーの ML ウィザードの 3 番目のステップでは、トレーニング データの割合を設定できます (添付のスクリーン ショットを参照してください)。

では、トレーニング用に 0.7 のデータを選択するとします。次に、モデル構築プロセスでデータの 70% がトレーニングに使用され、残りのデータセット (つまり 30%) がクロス検証に使用されます。これは相互検証の最も基本的なアプローチであり、小さなデータセットには特に適していないことを認識しているかもしれません。そのため、今後のリリースでは、現在利用可能な交差検証法に加えて、K 分割交差検証 [2] を含める予定です。

Yandi、この質問または当社の製品に関連することに関してさらに支援が必要な場合は、お知らせください.

ありがとう、

ウプル

[1] https://wso2.org/jira/browse/ML-313

[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-validation_(statistics)#k-fold_cross-validation