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python-3.x - Xgboost Amazon Sagemaker グリッド検索の代替
最適なハイパーパラメータの組み合わせを賭けるために、Amazon Sagemaker を使用して xgboost モデルを実行しています。gridsearch よりも高速に実行されるかどうかをテストするには、ノートブックの代替ではなく、sagemaker の実装を使用する必要があります。私の問題は、これをループで機能させる方法です。何か案は？私の理解では、さまざまな組み合わせで多数のジョブをコーディングする必要があります。テストとしてこれを試しました：
parameters_xgboost は、Sagemaker が基本情報とハイパーパラメーターのリストを読み取る方法です。
良いことは、それが機能することです。悪い点は、モデルを一度に 1 つずつトレーニングすることです。これらの組み合わせをすべて同時に実行したいと思います。どうやってやるの？