AutoML vs Cross validation
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- machine-learning
- Ambito
- documentation, machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia con le due guide di ML.NET collegate: la guida dell’API AutoML e la guida sull’addestramento con convalida incrociata. Confronta i workflow documentati e stabilisci se AutoML esegue la convalida incrociata, quindi aggiungi una documentazione che spieghi quando ciascun approccio è appropriato e come sono correlati. Il lavoro è completato quando il confronto e il comportamento di AutoML sono documentati chiaramente.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Can someone explain when it is better to use AutoML and when it is better to use cross validation?
It looks that documentation is missing this information.
https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/how-to-guides/how-to-use-the-automl-api
https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/how-to-guides/train-machine-learning-model-cross-validation-ml-net
Do you know if AutoML also executes cross validation?
- Lingua principale
- PowerShell
- Stelle
- 4.7k
- Fork
- 2.7k
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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