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你的意思是:

為調優hyperparameters Apache ML / MLlib火花,當我應該使用火花毫升的內置優化算法與Hyperopt嗎?

Joseph_B
新的貢獻者三世
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當我應該使用火花毫升CrossValidator或TrainValidationSplit,與一個單獨的調優工具如Hyperopt ?

2回答2

Joseph_B
新的貢獻者三世
新的貢獻者三世

都是有效的選擇。默認情況下,我建議使用Hyperopt現在。這是基本原理,優點和缺點。

火花毫升的內置工具

  • 優點:這些適應火花毫升管道框架,所以你可以繼續使用相同類型的api。
  • 缺點:這些都是設計的蠻力網格搜索。沒關係,少量(說到~ 3)hyperparameters,但是它變得低效當你有許多hyperparameters或者當你想要測試很多的組合。

Hyperopt

  • 優點:這提供了一個更適應,迭代優化算法,可以更有效的hyperparameter設置你需要的數量來達到一個給定的精度。這是特別重要的調優測試hyperparameters許多設置。
  • 缺點:(看到火花毫升的優點。)

嗨@Joseph布拉德利,感謝這樣一個信息發布!

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