KerasとskoptでのBayesian Optimization - xiangze's sparse blog使ったアルゴリズム(random forest, neural net, Bayesian Optimization)とデータ(OnlineNewsPopularity)はTJOさんのブログ記事 と全く同じでPythonのライブラリscikit-learnのrandom forestとKeras, bayesianを使っているところが異なります。 gist.github.com 平均二乗誤差の値はRの結果とかなり異なり、random forestはRのものより値が小さく、Kerasでは逆にMXnetよりも誤差が大きくなってしまっています。原因としてはtrain,testに分離したデータが異なるという点も考えられますが、random forestの初期値に起因するところが大きいように思われます。 実際に動かしてみるとnanが出てくることが多く、ニューラルネットの学習にかかる時間の長さもあって
