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python - 回帰問題の Hyperas
回帰問題に hyperas を使用しようとしています。私が見た例のほとんどは分類問題のみに関するものであり、それに応じてモデルの最適化を構築しようとしました。ただし、Invalid Lossモデルを最適化しようとするたびにエラーが発生します。
私は自分のモデルを最適化しています
誰でもこれで私を助けることができますか？私は hyperas を初めて使用し、回帰問題のどこが間違っているのかわかりません。
また、使いやすいハイパーパラメータオプティマイザーは他にありますか?
python - パイプライン前処理によるハイパーパラメータ調整 (Hyperas) とクロス検証
tl;dr Hyperas を使用してハイパーパラメータを最適化し、相互検証しようとしていますが、KerasClassifier を使用して前処理 (スケーリング、オーバー/アンダーサンプリング) パイプラインを作成できません
Hyperas (hyperopt のラッパー)を使用して、ニューラル ネットワーク (Keras/Tensorflow で構築) のハイパーパラメーターを調整し、最適なパラメーターの kfold-cross 検証を実装しようとしています。ただし、データの前処理 (Standardscaler と MinMaxScaler) と、SMOTETOMEK を使用したオーバー/アンダーサンプリングも行います)。
データセット全体に対して機能のスケーリングとリサンプリングを行うべきではなく、スピルオーバーを避けるためにトレーニングに使用される部分に対してのみ行うべきであると読みました。クロスバリデーションのトレイン フォールドに対してのみハイパーオプト内でこれを実装しようとするのは、やや困難imblearnです。hyperopt の検証プロセス全体が 1 つの関数で行われるため、そのモデル関数を彼に与えることはできません。
このようなものを作る方法について何か提案はありますか? データセット全体ですべての前処理をdef data()行い、パラメーターを最適化/クロス検証できますか?それとも、正しいパラメーター検索プロセスに悪影響を及ぼしますか? (最終モデル用の追加のテスト データセットがあります)
手動で動作させる方法はありますか？
keras - Hyperas 属性エラー
hyperas を使用すると、次のエラーが表示されます:
AttributeError: 'numpy.random.mtrand.RandomState' オブジェクトに属性 'integers' がありません。
optim_minimize で notebook_name を定義した行でエラーが発生しました。
完全な私のコード: