AutoMLExperimentExtension.SetSmacTuner Metodo
Definizione
Importante
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Impostare Microsoft.ML.AutoML.SmacTuner come tuner per l'ottimizzazione dei parametri hyper-parameter. Le prestazioni di smac si trovano in un'estensione di grandi dimensioni determinata da numberOfTreese nMinForSpit , splitRatioche vengono usati per adattare il regressor interno di smac.
public static Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment SetSmacTuner (this Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment experiment, int numberInitialPopulation = 20, int fitModelEveryNTrials = 10, int numberOfTrees = 10, int nMinForSpit = 2, float splitRatio = 0.8, int localSearchParentCount = 5, int numRandomEISearchConfigurations = 5000, double epsilon = 1E-05, int numNeighboursForNumericalParams = 4);static member SetSmacTuner : Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment * int * int * int * int * single * int * int * double * int -> Microsoft.ML.AutoML.AutoMLExperiment<Extension()>
Public Function SetSmacTuner (experiment As AutoMLExperiment, Optional numberInitialPopulation As Integer = 20, Optional fitModelEveryNTrials As Integer = 10, Optional numberOfTrees As Integer = 10, Optional nMinForSpit As Integer = 2, Optional splitRatio As Single = 0.8, Optional localSearchParentCount As Integer = 5, Optional numRandomEISearchConfigurations As Integer = 5000, Optional epsilon As Double = 1E-05, Optional numNeighboursForNumericalParams As Integer = 4) As AutoMLExperimentParametri
- experiment
- AutoMLExperiment
- numberInitialPopulation
- Int32
Numero di punti da usare per l'inizializzazione casuale.
- fitModelEveryNTrials
- Int32
adattare le foreste casuali in smac per ogni prova N.
- numberOfTrees
- Int32
numero di alberi di regressione quando si adatta la foresta casuale.
- nMinForSpit
- Int32
numero minimo di punti dati necessari per essere in un nodo se deve essere suddiviso ulteriormente per adattare la foresta casuale in smac.
- splitRatio
- Single
rapporto di divisione per adattare la foresta casuale in smac.
- localSearchParentCount
- Int32
Numero di genitori di ricerca da usare per la ricerca locale per ottimizzare la funzione di acquisizione EI.
- numRandomEISearchConfigurations
- Int32
Numero di configurazioni casuali quando si ottimizza la funzione di acquisizione EI.
- epsilon
- Double
soglia di uscita durante la massimazione della funzione di acquisizione EI.
- numNeighboursForNumericalParams
- Int32
Numero di vicini di esempio da quando si applica una mutazione a un passaggio per la generazione di nuovi parametri.