В моем предыдущем блоге я обсуждал, как создать собственный преобразователь sklearn для автоматизации обработки данных. Если вы еще не читали эту статью, вы можете прочитать ее здесь . Вперед! В этой статье будет создан модуль автоматической настройки гиперпараметров, который работает вместе с конвейером преобразователя sklearn. Я буду использовать HyperOpts для этого процесса. Hyperopt был разработан для поддержки алгоритмов байесовской оптимизации, основанных на гауссовских..

SciKIt-learn Конвейеры предварительной обработки в Pandas Краткое содержание Любой специалист по данным, вероятно, знаком с pandas и scikit-learn . Обычный рабочий процесс включает в себя очистку данных в pandas, дальнейшую предварительную обработку с использованием либо снова pandas , либо scikit-learn преобразователей, таких как StandardScaler , OneHotEncoder и т. д., после чего подгоняется алгоритм машинного обучения (что-то из scikit-learn снова). Теперь есть..

Оптимизация рабочих процессов машинного обучения: использование возможностей конвейеров Конвейер — это способ упростить и автоматизировать процесс создания и оценки моделей машинного обучения путем объединения нескольких шагов обработки данных и окончательной оценки (модели) в единый объект. В scikit-learn конвейер создается с использованием класса Pipeline и состоит из последовательности шагов предварительной обработки данных, за которыми следует окончательная оценка. Каждый шаг в..