問題タブ [hyperopt]

sklearn 勾配ブースティング分類器をトレーニングし、Hyperopt で最適化しました。Hyperopt は、769 個の変数のうち 20 個の変数のみを選択します。ただし、ブラインド テストで sklearn の重みをロードしようとすると、どの変数が選択されたかが不明です。コードは次のとおりです。

hyperopt が選択した 20 個の変数を知るにはどうすればよいですか? hyperopt はカイ 2 乗を変数選択として使用していない可能性があるため、保存されたハイパーオプトの重みでカイ 2 乗 (最適な K = 20 を選択) を使用することを恐れています。

result=loaded_model...次のエラーが表示されます。

sklearnまた、Hyperopt が、Hyperopt の最適なモデルを保存する前に、 の機能の重要性に従うかどうかもわかりません。

ターゲットがマルチクラス分類であるデータセットで、R で ML アルゴリズム (rf、adaboost、xgboost) をトレーニングしようとしています。ハイパーパラメータの調整には、MLR パッケージを使用します。

以下のコードの私の目標は、パラメーター mtry と nodesize を調整することですが、ntrees を 128 に一定に保つことです (mlrMBO を使用)。ただし、以下のエラーメッセージが表示されます。これを正しい方法で定義するにはどうすればよいですか?

(関数 (fn、nvars、max = FALSE、pop.size = 1000、max.generations = 100、: Domains[,1] は Domains[,2] 以下である必要があります) のエラー

前もって感謝します！

Pythonでハイパーオプトを使用しています。いくつかのソリューションをリストとして作成し、それらを試行として hyperopt にフィードしたかったので、generate_trials_to_calculate メソッドを使用して試行を作成しました。

このコードは、CPU の 1 つのコアでのみ実行されます。今、CPUのコア間で並列に実行するために「SparkTrials」を使用したいのですが、いくつかの初期ソリューションで「SparkTrials」を生成する方法がわかりません。どうすればできるか知っている人はいますか？