Поиск гиперпараметра Talos: как установить метрику в шаге оценки - PullRequest
0 голосов
/ 23 января 2019

Хочу узнать о поиске гиперпараметра в талосах. Конкретно оценка моделей. Я просматривал этот пример ноутбука https://nbviewer.jupyter.org/github/autonomio/talos/blob/master/examples/Hyperparameter%20Optimization%20with%20Keras%20for%20the%20Iris%20Prediction.ipynb#seven

Нет, мой вопрос: как в оценке (7) установить конкретную метрику оценки? Например. Оценка F1 для проблемы классификации. Они из Кераса или Талоса? Что по умолчанию, если параметр не передан? Я не мог найти это в документах Талоса. Я забыл что-нибудь? https://autonomio.github.io/docs_talos/#evaluate

1 Ответ

0 голосов
/ 29 января 2019

Оценка в Талосе использует f1-оценку с бинарным средним для бинарной классификации, макро-средним для multi_label и multi_class и MAE для регрессии.Они получены из sklearn.

Аргумент metric относится к любой метрике, которую вы уже использовали в эксперименте Scan(), и используется для первого выбора лучших моделей для оценки.Вы можете использовать любой Keras или пользовательскую метрику в Scan () так же, как и в своих моделях Keras.

...