Criteri di arresto

Nel random search puoi anche definire dei criteri di arresto invece di un tempo massimo di esecuzione. La libreria h2o e seeds_train_data sono già state caricate e inizializzate per te.

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# Define early stopping
stopping_params <- list(strategy = "RandomDiscrete", 
                        stopping_metric = ___,
                        seed = 42)

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Perché usiamo la strana parola “iperparametro”? Cosa lo rende “iper”? Qui capirai cosa sono i parametri di un modello e perché sono diversi dagli iperparametri nel Machine Learning. Vedrai poi perché conviene ottimizzarli e come l’impostazione predefinita di caret includa automaticamente il tuning degli iperparametri.

Exercise 1: Parametri vs iperparametri Exercise 2: Parametri del modello vs. iperparametri Exercise 3: Iperparametri nei modelli lineari Exercise 4: Quali sono i coefficienti?Exercise 5: Ripasso dei fondamenti di Machine Learning Exercise 6: Machine learning con caret Exercise 7: Schemi di ricampionamento Exercise 8: Ottimizzazione degli iperparametri in caret Exercise 9: Iperparametri nello Stochastic Gradient Boosting Exercise 10: Modificare il numero di iperparametri da ottimizzare Exercise 11: Sintonizza manualmente gli iperparametri

In questo capitolo imparerai a ottimizzare gli iperparametri con una griglia cartesiana. Poi passerai ad approcci più veloci ed efficienti. Userai la Random Search e il ricampionamento adattivo per esplorare la griglia dei parametri, concentrandoti sui valori più vicini alle impostazioni ottimali.

Exercise 1: Ottimizzazione degli iperparametri con caret Exercise 2: Trovare gli iperparametri Exercise 3: Ricerca a griglia cartesiana in caret Exercise 4: Rappresenta graficamente l'output del modello con iperparametri Exercise 5: Grid vs. Random Search Exercise 6: Grid search con intervalli di iperparametri Exercise 7: Trova l'opzione di train() per la random search Exercise 8: Random search con caret Exercise 9: Ricampionamento adattivo Exercise 10: Vantaggi dell'Adaptive Resampling Exercise 11: Adaptive Resampling con caret

Qui userai un altro pacchetto per il Machine Learning che offre funzioni molto pratiche per il tuning degli iperparametri. Definirai una griglia cartesiana o eseguirai una Random Search, oltre a tecniche avanzate. Imparerai anche diversi modi per visualizzare e valutare modelli con iperparametri differenti.

Exercise 1: Machine Learning con mlr Exercise 2: Machine Learning con mlr Exercise 3: Modeling con mlr Exercise 4: Grid e random search con mlr Exercise 5: Random search con mlr Exercise 6: Esegui l'hyperparameter tuning con mlr Exercise 7: Valutare gli iperparametri con mlr Exercise 8: Perché valutare il tuning?Exercise 9: Valutare i risultati del tuning degli iperparametri Exercise 10: Ottimizzazione avanzata con mlr Exercise 11: Definisci controlli di tuning avanzati Exercise 12: Definisci misure aggregate Exercise 13: Impostare gli iperparametri

In questo capitolo finale userai h2o, un altro pacchetto per il Machine Learning con funzioni molto comode per l’ottimizzazione degli iperparametri. Lo userai per addestrare modelli diversi e definire una griglia cartesiana. Poi implementerai una Random Search usando criteri di arresto. Infine, scoprirai AutoML, un’interfaccia di h2o che permette un tuning rapidissimo e pratico di modelli e iperparametri con una sola funzione.

Exercise 1: Machine Learning con h2o Exercise 2: Prepara i dati per il modelling con h2o Exercise 3: Creare modelli con h2o Exercise 4: Grid e random search con h2o Exercise 5: Ricerca a griglia con h2o Exercise 6: Ricerca casuale con h2o Exercise 7: Criteri di arresto

Esercizio attuale

Exercise 8: Machine learning automatico con H2O Exercise 9: AutoML in h2o Exercise 10: Valutare la leaderboard Exercise 11: Estrai i modelli h2o e valuta le prestazioni Exercise 12: Riepilogo