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ML 하이퍼 파라미터를 튜닝하기위한 베이지안 최적화 (1)에 대한 실질적인 현대 연구가 있습니다 . 여기서의 동기 부여는 모델 교육에 시간이 많이 걸리기 때문에 약간의 노력이 필요하기 때문에 (객관적인 함수 호출이 비싸므로 더 적은 것을 만드는 것이 좋습니다) 어떤 정보를 선택해야하는지에 대한 최소한의 데이터 포인트가 필요하다는 것입니다. 내가 작업 한 큰 SVM …

18 hyperparameter  bayesian-optimization  optunity 

현재 Scikit learn을 다음 코드로 사용하고 있습니다. clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') 그런 다음 7 개의 서로 다른 레이블이있는 일련의 데이터를 적합하게 예측합니다. 이상한 결과가 나왔습니다. 유효성 검사 세트에서 예측 된 레이블을 사용하는 교차 유효성 검사 기술에 관계없이 항상 레이블 7이됩니다. 전체 기본 매개 변수 ()를 포함하여 …

10 svm  scikit-learn  libsvm  multi-class  optunity