Я обучил модель с помощью таблиц Google AutoML. Я хотел бы проверить общую структуру обученной модели (какие использовались алгоритмы, какая предварительная обработка, если таковая имеется, и т. Д.
)
В разделе "Просмотр архитектуры модели с помощью облачного ведения журнала" документации здесь , я вижу:
Если для создания окончательной модели использовалось более одной модели, гиперпараметры для каждой модели возвращаются в виде записи в массиве modelParameters, индексируемой позиция (0, 1, 2 и т. д.)
*1011* Мой
modelParameters массив, как показано ниже (с раскрытыми первым и последним элементами). Я только делаю быстрый запуск таблиц AutoML, который использует маркетинговый набор данных с открытым исходным кодом Банка, поэтому я удивлен, что он вернет такую сложную модель (25 стековых / ансамблевых моделей?). Я бы подумал, что достаточно модели 0 (единственное усиленное дерево градиентов с 300 деревьями и максимальной глубиной 15).
Также «25» - подозрительно округленное число. Уверены ли мы в том, что документы верны, и этот список на самом деле не самый лучший из 25, составленный стэком по показателю точности? Есть ли лучший способ понять сквозную модель (включая предварительную обработку), создаваемую Google AutoML Tables?
modelParameters: [
0: {
hyperparameters: {
Center Bias: "False"
Max tree depth: 15
Model type: "GBDT"
Number of trees: 300
Tree L1 regularization: 0
Tree L2 regularization: 0.10000000149011612
Tree complexity: 3
}
}
1: {…}
2: {…}
3: {…}
4: {…}
5: {…}
6: {…}
7: {…}
8: {…}
9: {…}
10: {…}
11: {…}
12: {…}
13: {…}
14: {…}
15: {…}
16: {…}
17: {…}
18: {…}
19: {…}
20: {…}
21: {…}
22: {…}
23: {…}
24: {
hyperparameters: {
Center Bias: "False"
Max tree depth: 9
Model type: "GBDT"
Number of trees: 500
Tree L1 regularization: 0
Tree L2 regularization: 0
Tree complexity: 0.10000000149011612
}
}
]
}