論文の概要: Enhancing Machine Learning Model Performance with Hyper Parameter
Optimization: A Comparative Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11406v1
- Date: Tue, 14 Feb 2023 10:12:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-26 13:23:28.641737
- Title: Enhancing Machine Learning Model Performance with Hyper Parameter
Optimization: A Comparative Study
- Title（参考訳）: ハイパーパラメータ最適化による機械学習モデルの性能向上:比較研究
- Authors: Caner Erden, Halil Ibrahim Demir, Abdullah Hulusi K\"ok\c{c}am
- Abstract要約: 機械学習における最も重要な問題のひとつは、トレーニングモデルに適切なハイパーパラメータの選択である。
ハイパーパラメータ最適化(HPO)は、人工知能研究が最近注目している話題である。
本研究では,グリッドやランダム探索,ベイズ最適化などの古典的手法,遺伝的アルゴリズムや粒子群最適化といった人口ベースアルゴリズムについて論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One of the most critical issues in machine learning is the selection of
appropriate hyper parameters for training models. Machine learning models may
be able to reach the best training performance and may increase the ability to
generalize using hyper parameter optimization (HPO) techniques. HPO is a
popular topic that artificial intelligence studies have focused on recently and
has attracted increasing interest. While the traditional methods developed for
HPO include exhaustive search, grid search, random search, and Bayesian
optimization; meta-heuristic algorithms are also employed as more advanced
methods. Meta-heuristic algorithms search for the solution space where the
solutions converge to the best combination to solve a specific problem. These
algorithms test various scenarios and evaluate the results to select the
best-performing combinations. In this study, classical methods, such as grid,
random search and Bayesian optimization, and population-based algorithms, such
as genetic algorithms and particle swarm optimization, are discussed in terms
of the HPO. The use of related search algorithms is explained together with
Python programming codes developed on packages such as Scikit-learn, Sklearn
Genetic, and Optuna. The performance of the search algorithms is compared on a
sample data set, and according to the results, the particle swarm optimization
algorithm has outperformed the other algorithms.
- Abstract（参考訳）: 機械学習における最も重要な問題のひとつは、トレーニングモデルに適したハイパーパラメータの選択である。
機械学習モデルは最高のトレーニングパフォーマンスに達することができ、ハイパーパラメータ最適化(HPO)技術を用いて一般化する能力を高めることができる。
HPOは、人工知能研究が最近焦点を当てた人気トピックであり、関心を集めている。
HPOで開発された従来の手法には、網羅的探索、グリッド探索、ランダム探索、ベイズ最適化などがあるが、メタヒューリスティックアルゴリズムはより高度な手法としても使われている。
メタヒューリスティックアルゴリズムは、解が最適な組み合わせに収束して特定の問題を解決する解空間を探索する。
これらのアルゴリズムは様々なシナリオをテストし、最適な組み合わせを選択するために結果を評価する。
本研究では, 格子法, ランダム探索法, ベイズ最適化法などの古典的手法と, 遺伝的アルゴリズムや粒子群最適化などの集団ベースアルゴリズムについて, hpoの観点から考察した。
関連する検索アルゴリズムの使用は、scikit-learn, sklearn genetic, optunaなどのパッケージで開発されたpythonプログラミングコードとともに説明される。
探索アルゴリズムの性能はサンプルデータセットで比較され,結果によると,粒子群最適化アルゴリズムは他のアルゴリズムよりも優れていた。
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