モデルの種類を Hyperopt および MLflowと比較する

注：

Hyperoptのオープンソース バージョンはメンテナンスされなくなりました。

Hyperopt は、次のメジャー DBR ML バージョンで削除されます。 Databricks、単一ノードの最適化にはOptunaを使用するか、非推奨の分散ハイパーパラメーターチューニング機能と同様のエクスペリエンスのためにRayTuneHyperoptを使用することをお勧めします。Databricks での RayTune の使用の詳細については、こちらをご覧ください。

このノートブックでは、複数のモデルのハイパーパラメーターを調整し、全体的に最適なモデルに到達する方法を示します。 Hyperopt with SparkTrials を使用して 3 つのモデルタイプを比較し、モデルタイプごとに適切な異なるハイパーパラメータセットを使用してモデルのパフォーマンスを評価します。

Scikit-Learn、Hyperopt、MLflow ノートブックを使用してモデルを比較する

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