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python-3.x - Hyperopt チューニング パラメーターがスタックする
hyperopt ライブラリを使用して SVM のパラメーターを調整するテストを行っています。多くの場合、このコードを実行すると、進行状況バーが停止し、コードが動かなくなります。私はなぜなのか理解していない。
これが私のコードです:
python - Hyperopt と Spark MlLib の統合
Hyperopt を Spark の MlLib に統合する良い例はありますか? 私は Databricks でそうしようとしてきましたが、同じエラーが引き続き発生します。これが私の目的関数の問題なのか、代わりに pyspark の Spark ML の問題なのか、Databricks にどのようにフックするのかはわかりません。
これを実行すると、次のエラーが表示されます。
Total Trials: 0: 0 succeeded, 0 failed, 0 cancelled. py4j.Py4JException: Method __getstate__([]) does not exist
apache-spark - pandas_udf 内で MLFlow で Hyperopt を使用するにはどうすればよいですか?
モデルをトレーニングし、MLflow で結果を保存する pandas_udf 関数に各モデルが渡される複数の Prophet モデルを構築しています。
次に、各 KPI のモデルをトレーニングするこの UDF を呼び出します。
各 KPI について、モデルが複数のハイパーパラメーターでトレーニングされ、各モデルに最適なパラメーターが MLflow に格納されるという考え方です。Hyperopt を使用して、検索をより効率的にしたいと考えています。
この場合、目的関数をどこに配置すればよいでしょうか。データはモデルごとに UDF に渡されるため、実行ごとにデータを使用する UDF 内に内部関数を作成することを考えました。これは理にかなっていますか？