예측 모델링 플랫폼의 초매개변수 검색XGBoost 추가 기능( https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/XGBoost-Add-In-for-JMP-Pro/ta-p/319383)에는 아주 좋은 옵션이 있습니다. DoE를 사용하면 하이퍼파라미터 검색을 시작하여 주어진 목적 함수를 최대화하기 위한 최적의 하이퍼파라미터 조합을 식별할 수 있습니다.
이 옵션은 매우 유용하며 R 또는 Python에서 모델을 교육할 때 표준 접근 방식입니다.
Neural, Boosted Tree, Boostrap Forest 및 Support Vector Machine과 같은 다른 예측 모델링 플랫폼에 동일한 옵션을 구현하면 엄청난 가치가 있을 것이라고 생각합니다. 각 경우에 선택된 하이퍼파라미터에 대한 검색 범위를 정의하기 위해 실험 매트릭스를 설정할 수 있습니다.
XGBoost 추가 기능은 이 작업을 매우 훌륭하게 수행하므로 여러분은 이미 메커니즘을 파악했습니다. 이제 다른 모델에서 사용할 수 있도록 할 좋은 기회입니다!
데이터 접근Re: Predictive Modeling 플랫폼에서 하이퍼파라미터 검색 - 상태가 다음으로 변경됨: 승인됨@dmmdiego 당신의 제안에 감사드립니다! 귀하의 요청을 접수했으며 검토하겠습니다.
