Python: Optuna で機械学習モデルのハイパーパラメータを選ぶ - CUBE SUGAR CONTAINER今回は、ハイパーパラメータを最適化するフレームワークの一つである Optuna を使ってみる。 このフレームワークは国内企業の Preferred Networks が開発の主体となっていて、ほんの数日前にオープンソースになったばかり。 ハイパーパラメータ自動最適化ツール「Optuna」公開 | Preferred Research 先に使ってみた印象について話してしまうと、基本は Hyperopt にかなり近いと感じた。 実際のところ、使っているアルゴリズムの基本は変わらないし、定義できるパラメータの種類もほとんど同じになっている。 おそらく Hyperopt を使ったことがある人なら、すぐにでも Optuna に切り替えることができると思う。 その上で Hyperopt との違いについて感じたのは二点。 まず、Define-by-run という特性によって複雑なパラメータを構成しやすく
