# Optuna

8개의 포스트

Model Tunning (Hyperparameter Optimization)

model_tuningfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.model_selection import RandomizedSearchCVGrid Search와 Random Search는 이전까지의 조사

2021년 12월 26일
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Cat Boost Regressor Optuna

Cat Boost Regressor에서 Optuna를 활용한 hyper parameter searching이 가능하다.LGBM이나 XG Boost에 비해 성능이 월등하게 올라가지는 않는다.Google Colab 환경에서 사용시 Optuna 를 설치해준다.Cat Boos

2021년 12월 22일
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LGBM Regressor Optuna

Google Colab 환경에서 사용시 Optuna 를 설치해준다.library 설명OptunaLGBM Regressortrain and val splitEvaluation Score 어떠한 평가 지표를 사용하냐에 따라 바꿔준다.Optuna 를 활용하여 hyper pa

2021년 12월 22일
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Dacon 택배운송량 예측 경진대회_2

5 Modeling Setting 5.1.1 Optuna Hyper Parameter Searching 5.1.2 Modeling Study & Submission

2021년 12월 20일
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DACON 와인품질

대회의 목표는 와인의 퀄리티(quality)의 등급을 맞추는 것이다.Feature X는 id : 식별 고유값fixed acidity : 고정(비휘발성) 산도: 와인과 관련된 대부분의 산volatile acidity : 휘발성 산도: 와인에 함유된 아세트산의 양. 너무

2021년 12월 8일
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하이퍼파라미터 튜닝

캐글 노트북으로 하이퍼파라미터 튜닝 공부

2021년 9월 26일
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LightGBM parameter tuning-(2) (with optuna)

LightGBM 하이퍼파라미터를 튜닝하기는 사실 어렵다. 워낙 LGBM이 파라미터 튜닝에 민감하기도 하고, 신경쓸게 너무 많다. 인턴을 하면서 알게된건 3가지 방법 순서대로 파라미터 튜닝을 했다.어쩔 수 없다. 학습이 빠르고 정확한 결과를 얻기 위해서 lightgbm을

2021년 7월 18일
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MLflow와 Optuna 이용하여 모델 튜닝하고 관리하기

많은 시험을 할 때 어떻게 모델과 하이퍼파라미터를 관리해야 할까요? 여러분은 어떻게 하시나요? 앞으론 이렇게 해보시죠! :)

2021년 7월 9일
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