WSO2 ML Cross Validation and Grid Search

Question

Я хотел бы знать, реализует ли WSO2 ML Cross-Validation и Grid поиск наилучшего выбора модели.

Answer 1

В настоящее время (начиная с версии 1.1.0) WSO2 Machine Learner не имеет прямого метода оптимизации гиперпараметров. Как уже упоминалось в вашем вопросе, мы планируем включить Random Search и Grid Search в один из будущих выпусков. Чтобы отслеживать ход этого процесса, я создал публичную JIRA [1]. Поэтому, когда новая функция будет готова, я сообщу вам через этот SO-запрос.

Далее, позвольте мне кратко описать процесс перекрестной проверки, который мы используем на сервере машинного обучения WSO2. На третьем шаге мастера ML на сервере ML вы можете установить фракцию данных тренировки (см. Прикрепленный скриншот).

Так скажем, вы выбираете 0,7 ваших данных для обучения. Затем в процессе построения модели будет использоваться 70% ваших данных для обучения, а остальная часть набора данных (т. Е. 30%) будет использоваться для перекрестной проверки. Как вы могли бы признать это наиболее простой подход для перекрестной проверки, и он не особенно подходит для небольших наборов данных. Поэтому в будущих выпусках мы планируем включить кросс-валидации K-fold [2] в дополнение к существующему в настоящее время методу перекрестной проверки.

Yandi, если вам нужна дополнительная помощь по этому вопросу или что-то еще, связанное с нашим продуктом, пожалуйста, дайте мне знать.

Благодаря,

Upul

[1] https://wso2.org/jira/browse/ML-313

[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-validation_(statistics)#k-fold_cross-validation