問題タブ [hyperparameters]

このような質問がここに属していることを願っています。ここに私が現在取り組んでいる問題があります。製造プロセスから収集されたデータ (センサー データ、プロセス パラメータなど) があり、生産ラインから出るすべての部品について、それがスクラップかどうかがわかります。したがって、各パーツのプロセス データと品質 (0: 良い 1: 悪い) があります。

私の目標は、製造プロセスを最適化することです。つまり、最適なプロセス パラメータを見つけて、スクラップの量を最小限に抑えることです。

これまでに行ったこと: さまざまな分類アルゴリズム (ランダム フォレスト、SVM、ニューラル ネットワーク) を試しましたが、どれも良い精度を達成できませんでした。その理由は、データが非常に曖昧であるためだと思います。つまり、同じプロセス パラメータを持つ部品がある場合、一部はスクラップである可能性があり、一部は良品である可能性があります。しかし、品質とプロセス パラメータの間には確実に関連性があります。私が今したいのは、部品が良いか悪いかの「確率」を予測することです。確率密度を推定したいのですが？K 最近隣人でこれを行うことはできますか?

max_depthの最適なパラメータを見つけようとしているとしましょうRandomForestClassifier。使用していRandomizedSearchCVます：

RandomizedSearchCV指定された分布から選択するか、(ドキュメントのように)sp_randint(1, 100)パラメータを設定するように指示することは可能ですか?None

今このコードを実行すると、次のエラーが発生します。

ここで条件付きスペースを間違って設定している可能性があることは十分に認めますが、何らかの理由で、これをまったく機能させることができません。hyperopt を使用してロジスティック回帰モデルを調整しようとしていますが、ソルバーによっては、調査する必要がある他のパラメーターがいくつかあります。liblinear ソルバーを選択するとペナルティを選択でき、ペナルティによってはデュアルも選択できます。ただし、この検索スペースでハイパーオプトを実行しようとすると、以下に示すように辞書全体を渡すため、エラーが発生し続けます。何か案は？

私が得ているエラーは

この形式は、ランダム フォレスト検索スペースを設定するときに機能したので、途方に暮れています。