Tag: HYPERPARAMETERS
Me resulta difícil entender cómo se debe configurar el algoritmo Hyperband. En el libro (https://mlr3book.mlr-org.com/optimization.html#hyperband), encuentro, por ejemplo, el siguiente código de muestra: set.seed(123) <h1>extender “classif.rpart” con “subsampling” como paso de preprocesamiento</h1> ll = po(“subsample”) %>>% lrn(“classif.rpart”) <h1>extender los hiperparámetros de “classif.rpart” con la fracción de subsampling como presupuesto</h1> search_space . . . Read more
Estoy tratando de entender cómo ajustar mis hiperparámetros a través de RandomizedSearchCV con un modelo XGBRanker. Podría dividir los datos en grupos, alimentarlos al modelo y hacer predicciones. Sin embargo, no estoy seguro de cómo configurar el objeto de búsqueda, específicamente dos cosas: cómo informarle sobre los grupos y qué . . . Read more
Estoy tratando de optimizar un modelo de clasificación para una métrica de rendimiento específica utilizando ajuste de hiperparámetros. No recibí el error mencionado anteriormente hasta que intenté ajustar mi modelo específicamente para la métrica precision_score; cuando solo utilicé mi modelo como un predictor normal, todo funcionó muy bien, incluso cuando . . . Read more
Me gustaría realizar la optimización de hiperparámetros para un modelo que he entrenado en Scikit-Learn. Primero quiero utilizar una búsqueda aleatoria para tener una idea de una buena área en la que buscar y luego seguir con una búsqueda en malla. El método de validación que necesito utilizar es Leave . . . Read more
Mi modelo actual es el siguiente: “` from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier forest1 = RandomForestClassifier() forest1.fit(X<em>train, y</em>train) “` No está imprimiendo los valores por defecto de los hiperparámetros después de aprender. Anteriormente ejecuté este tipo de comando y se mostraba algo, ¿sabes cómo verlo?