AutoML vs Cross validation
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評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- machine-learning
調査の方向性
リンクされている2つの ML.NET ガイド、AutoML API ガイドと交差検証トレーニング ガイドから始めます。それぞれに記載されているワークフローを比較し、AutoML が交差検証を実行するかどうかを確認したうえで、どのような場合に各アプローチが適切か、また両者がどのように関係するかを説明するドキュメントを追加します。比較と AutoML の動作が明確にドキュメント化されていれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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?
- 主要言語
- PowerShell
- スター
- 4.7k
- フォーク
- 2.7k
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
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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