Подбор параметров — одна из важных задач для построения модели машинного обучения. Изменение параметров модели может принципиально повлиять на ее качество. Перебор этих параметров вручную может занять колоссальное количество времени. Для этого предусмотрен автоподбор параметров модели.
Для использования автоподбора параметров необходимо найти в боковой панели раздел Автоподбор гиперпараметров (общее) и выбрать чекбокс Автоподбор параметров. В результате должны появиться следующие параметры в соответствии с таблицей ниже.
Параметр | Возможные значения и ограничения | Описание |
|---|---|---|
Количество разбиений кросс-валидации | Ручной ввод целочисленного значения | Данный параметр задает количество разбиений кросс-валидации |
Использовать стратификацию | Чекбокс | Выбор данного чекбокса указывает на необходимость использовать стратификацию |
Переменные для стратификации | Открывается в случае выбора чекбокса Использовать стратификацию | Данный параметр позволяет выбрать переменные для стратификации |
Количество итераций подбора | Ручной ввод целочисленного значения | Данный параметр задает количество итераций подбора |
Метрика для оптимизации классификации | Раскрывающийся список со следующими значениями:
| Данный параметр задает метрику для оптимизации классификации |
Метрика для оптимизации регрессии | Раскрывающийся список со следующими значениями:
| Данный параметр задает метрику для оптимизации регрессии |
Оценка точности автоподбора | Раскрывающийся список со следующими значениями:
| Данный параметр задает оценку точности автоподбора |
Seed | Ручной ввод числового значения | Начальное числовое значение для генератора случайных чисел |
Параметры последующей секции Автоподбор гиперпараметров зависит от типа модели. Для них задается диапазон параметров, в котором и производиться автоподбор.
С подробным описанием параметров моделей можно ознакомиться в описании конкретного узла.