論文の概要: A Modified Bayesian Optimization based Hyper-Parameter Tuning Approach
for Extreme Gradient Boosting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05041v1
- Date: Fri, 10 Apr 2020 14:09:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-14 20:17:36.446280
- Title: A Modified Bayesian Optimization based Hyper-Parameter Tuning Approach
for Extreme Gradient Boosting
- Title（参考訳）: 修正ベイズ最適化に基づく極勾配ブーストのためのハイパーパラメータチューニング手法
- Authors: Sayan Putatunda and Kiran Rama
- Abstract要約: ハイパー最適化を行う方法のひとつに手動検索があるが、時間を要する。
ハイパー最適化を行う一般的なアプローチとしては、グリッド探索ランダム検索とHyperoptを用いたベイズ最適化がある。
我々は、XGBoostの超並列最適化における従来の3つの手法よりも、ランダム化-ハイパーオプトが優れていることを発見した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.655021726150369
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It is already reported in the literature that the performance of a machine
learning algorithm is greatly impacted by performing proper Hyper-Parameter
optimization. One of the ways to perform Hyper-Parameter optimization is by
manual search but that is time consuming. Some of the common approaches for
performing Hyper-Parameter optimization are Grid search Random search and
Bayesian optimization using Hyperopt. In this paper, we propose a brand new
approach for hyperparameter improvement i.e. Randomized-Hyperopt and then tune
the hyperparameters of the XGBoost i.e. the Extreme Gradient Boosting algorithm
on ten datasets by applying Random search, Randomized-Hyperopt, Hyperopt and
Grid Search. The performances of each of these four techniques were compared by
taking both the prediction accuracy and the execution time into consideration.
We find that the Randomized-Hyperopt performs better than the other three
conventional methods for hyper-paramter optimization of XGBoost.
- Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムの性能は、適切なハイパーパラメータ最適化を行うことで大きく影響を受けることが文献ですでに報告されている。
ハイパーパラメータ最適化を行う方法のひとつに手動検索があるが、時間を要する。
ハイパーパラメータ最適化の一般的なアプローチは、格子探索ランダム探索とHyperoptを用いたベイズ最適化である。
本稿では,XGBoostのハイパーパラメータをランダム化・ハイパーオプト,ハイパーオプト,ハイパーオプト,グリッドサーチ,ランダム化・ハイパーオプト,ランダム化・ハイパーオプトを10個のデータセットに適用することにより,新しいハイパーパラメータ改善手法を提案する。
これら4つの手法の性能を予測精度と実行時間の両方を考慮して比較した。
また,xgboostのハイパーパラメター最適化では,ランダム化ハイパーオプトが他の3つの手法よりも優れた性能を示すことがわかった。
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