Investigate a hyperparameter optimization framework like Optuna
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python, scikit-learn
調査の方向性
まず、SKLL が非ディープラーニングの scikit-learn アルゴリズムに対するグリッドサーチをどのように扱っているかを確認します。そのアプローチを Optuna と比較し、根拠と明確な推奨を含めて、Optuna の方が優れているかどうかを文書化します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Investigate whether using something like optuna is better than plain ol' grid search when it comes to the non-deep-learning algorithms that are in SKLL/scikit-learn.
- 主要言語
- Python
- スター
- 561
- フォーク
- 69
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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