機械学習のパラメータチューニングを「これでもか！」というくらい丁寧に解説 - Qiita

はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh

[omega314]

ハイパラチューニングの中身を知っとくことは大事だけど、基本的には人間様のやることではない（AutoMLにでもやらせておくべき部分）

[ko-ya-ma]

実際丁寧。そして物量！

[pamoudatsumou]

どうせタイトル詐欺でしょって思ったらスクロールバーの長さにナマ言ってスイマセン！ってなりました

[simakawa]

パラメータ　チューニング

[kirurobo]

図も多くて性能評価を学べる良いまとめ

[RySa]

もう修士論文レベル。研究内容を入れたら博士論文になるんじゃないか。これが日本語で読めるのは幸運だと思うので興味がある人は頑張って読み切って欲しい。

[minamishinji]

こういうあとで読むは増え続けるな…

[mysql8]

“日本発のライブラリですが日本語ドキュメントはありません(笑)”　SSSS.グリッドサーチマン

[finefinethankyou]

やさしく体系だってる

[n4b]

ども、思考停止グリッドサーチマンです…

[dlive1]

「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめ

[masayoshinym]

後で読まない。

[ys0000]

これは良いまとめ。ボリュームが多いのでちょっとずつ読む／完全初心者向けではない。多少はかじってないとわからない単語とかあると思う／一旦読み切ったが理解が曖昧なところは参考文献含めて読み返したい。

[yarumato]

“1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。例えば気象庁から下記のデータをダウンロードし”

[otento-samasama]

分析

[surume000]

すごい熱意でまとめてあると思う。けど1記事でこのボリュームは読みきれる人いるのか

[schoollife]

このベイズ最適化ってクリギングのことか？

[kagehiens]

意外と読み応えある記事だった。

[zgmf-x20a]

でも、有効数字は意識しないのね。

[hirorinya]

学び

[ku-kai27]

タイトルが臭うと思ったらマジメな記事だった。

[jojoagogo0]

1-3までは理解した。続きはまた後で

[hasiduki]

難しい！

[sabotem]

これは「あとで読む」タグつけてじっくり習得しよう…。

[tyhe]

ボリュームすごいw

[ragari]

ガッツリ書かれてある良書。早くoptunaの依存から乗り換えたい

[supermomonga]

キリンさん…

[misshiki]

“1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。”