Параметр | Возможные значения и ограничения | Описание |
|---|
Название | Ручной ввод
Ограничений на значение нет | Название узла, которое будет отображаться в интерфейсе |
Описание | Ручной ввод
Ограничений на значение нет | Описание узла |
| Время на построение всех моделей, с | По умолчанию - 300 | Количество времени в секундах, которым ограничено выполнение данного узла |
Время на построение одной модели, с | По умолчанию - 30 | Количество времени в секундах, которым ограничено время построения одной модели |
Количество конфигураций подбора гиперпараметров
| По умолчанию - 25 | Количество конфигураций подбора гиперпараметров для ускорения подбора с помощью алгоритма SMAC |
Размер ансамблевых моделей
| По умолчанию - 5 | Максимальное количество моделей в ансамбле |
Количество лучших моделей в ансамбле
| По умолчанию - 50 | Количество лучших моделей, участвующих в отборе в ансамбль |
Максимальное количество моделей на диске
| По умолчанию - 50 | Максимальное количество моделей, которое будет построено в рамках временных ограничений |
Seed
| По умолчанию - 42 | Начальное числовое значение для генератора случайных чисел |
Лимит памяти модели
| По умолчанию - 3072 | Лимит памяти для обучения модели |
Типы предобработки переменных
| - densifier
- extra_trees_preproc
- fast_ica
- feature_agglomeration
- kernel_pca
- kitchen_sinks
- no_preprocessing
- nystroem_sampler
- pca
- polynomial
- random_trees_embedding
- select_percentile
- select_rates
- truncatedSVD
| Набор методов предобработки переменных, который будет использован при переборе вариантов моделей |
Типы используемых моделей
| - adaboost
- ard_regression
- bernoulli_nb
- decision_tree
- extra_trees
- gaussian_nb
- gausssian_process
- gradient_boosting
- k_nearest_neigbors
- Ida
- liblinear_svm
- mlp
- multinomial_nb
- passive_aggressive
- qda
- random_forest
- sgd
| Набор алгоритмов, который будет использован при построении вариантов моделей |
Тип ресемплинга
| | Тип ресемплинга выборки |
% обучающей выборки для AutoML
| По умолчанию - 0,67 | % Обучающей выборки, который будет использован для AutoML |
Перемешать наблюдения
| Чекбокс | При выборе этой опции наблюдения будут перемешаны заново |
Количество параллельных потоков
| По умолчанию - 0 | Параллельное исполнение |
Метрика
| По умолчанию - MSE | Метрика, которую оптимизирует AutoML |
Коэффициент сжатия датасета
| По умолчанию - 1 | Сжатие датасета для оптимизации памяти. Сжатие выполняется за счёт сокращения точности чисел с плавающей точкой. |