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@t-tsue

databricksのAutoMLでモデルの最適ハイパーパラメータを探索

Last updated at Posted at 2024-02-03

databricksのAutoMLでモデルの最適ハイパーパラメータを探索

tryしたこと

第2回 金融データ活用チャレンジ のtrainデータをdatabricksのAutoMLで学習してもらいAUCが最大モデルのハイパーパラメータを確認する

image.png

AutoML アルゴリズム

選択できるモデルは AutoML アルゴリズム

image-1.png

実行結果

少し字が小さくて見えにくいかもしれないが

image-5.png

Run Name列の●enchanting-snail-9 をクリックすると

image-6.png

またfeature engineering(説明変数の前処理)も確認できる

image-7.png

感想

AutoMLが探索してくれたハイパーパラメータを指定したモデル(xgb_AutoML)と何も指定しないモデル(xgb)を比較した結果の性能差は一目瞭然

滅茶苦茶重宝してます

AutoMLのアルゴリズムを拡張していただけることを期待したい

image-8.png

(参考)

ハイパーパラメータ 値
max_depth 6
min_child_weight 5
learning_rate 0.12469004141974227
colsample_bytree 0.3426659786494081
subsample 0.6375820909703716
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