0. 要約 機械学習のハイパーパラメータをベイズ最適化でチューニングするのは既存パッケージの組み合わせで頑張ればできたのですが、頑張らなくても簡単に書けるパッケージを作りました。 github.com これにより、例えば iris データをXGboostの3-foldクロスバリデーション、エラー率評価でフィッティングさせたければ以下のように書くことでハイパーパラメーターである eta, max_depth, nround, subsample, bytree をベイズ最適化でチューニングしてくれます。 res0 <- xgb_cv_opt(data = iris, label = Species, objectfun = "multi:softmax", evalmetric = "merror", classes = 3, n_folds = 3) データセット名、ラベルの列名、XGbo
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