Delen via


Modeltypen vergelijken met Hyperopt en MLflow

Notitie

De opensource-versie van Hyperopt wordt niet meer onderhouden.

Hyperopt wordt verwijderd in de volgende primaire DBR ML-versie. Azure Databricks raadt aan gebruik te maken van Optuna- voor optimalisatie van één knooppunt of RayTune- voor een vergelijkbare ervaring als de afgeschafte hyperparameter-afstemmingsfunctionaliteit van Hyperopt. Meer informatie over het gebruik van RayTune- in Azure Databricks.

In dit notebook ziet u hoe u de hyperparameters voor meerdere modellen kunt afstemmen en hoe u het beste model in het algemeen kunt bereiken. Hyperopt SparkTrials wordt gebruikt om drie modeltypen te vergelijken en modelprestaties te evalueren met een andere set hyperparameters die geschikt zijn voor elk modeltype.

Modellen vergelijken met scikit-learn, Hyperopt en MLflow-notebook

Notebook verkrijgen