論文の概要: Hyperparameter Tuning Cookbook: A guide for scikit-learn, PyTorch, river, and spotPython

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10262v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 16:20:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 16:41:21.193946
• Title: Hyperparameter Tuning Cookbook: A guide for scikit-learn, PyTorch, river, and spotPython
• Title（参考訳）: hyperparameter tuning cookbook: a guide for scikit-learn, pytorch, river, spotpython
• Authors: Thomas Bartz-Beielstein
• Abstract要約: このドキュメントは、Scikit-learn、PyTorch、RiverのSpotPythonを使ったハイパーパラメータチューニングのガイドを提供する。 ハンズオンのアプローチとステップバイステップの説明により、この料理本は実践的な出発点となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20305676256390928
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This document provides a comprehensive guide to hyperparameter tuning using spotPython for scikit-learn, PyTorch, and river. The first part introduces spotPython's surrogate model-based optimization process, while the second part focuses on hyperparameter tuning. Several case studies are presented, including hyperparameter tuning for sklearn models such as Support Vector Classification, Random Forests, Gradient Boosting (XGB), and K-nearest neighbors (KNN), as well as a Hoeffding Adaptive Tree Regressor from river. The integration of spotPython into the PyTorch and PyTorch Lightning training workflow is also discussed. With a hands-on approach and step-by-step explanations, this cookbook serves as a practical starting point for anyone interested in hyperparameter tuning with Python. Highlights include the interplay between Tensorboard, PyTorch Lightning, spotPython, and river. This publication is under development, with updates available on the corresponding webpage.
• Abstract（参考訳）: このドキュメントは、Scikit-learn、PyTorch、RiverのSpotPythonを使ったハイパーパラメータチューニングの包括的なガイドを提供する。 第1部ではSpotPythonのサロゲートモデルベースの最適化プロセスを導入し、第2部ではハイパーパラメータチューニングに重点を置いている。 sklearnモデルのハイパーパラメータチューニング(サポートベクター分類、ランダムフォレスト、勾配ブースティング(xgb)、k-nearest neighbors(knn)など)や、川からのhoeffding adaptive tree regressorなど、いくつかのケーススタディが提示されている。 spotPythonのPyTorchおよびPyTorch Lightningトレーニングワークフローへの統合についても論じている。 ハンズオンのアプローチとステップバイステップの説明により、このクックブックはPythonでのハイパーパラメータチューニングに関心のある人には実用的な出発点となる。 ハイライトはtensorboard、pytorch lightning、spotpython、river間のインタープレイである。 この出版物は開発中であり、対応するWebページで更新が利用可能である。

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