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H2OとRでグリッドサーチする

H2Oはグリッドサーチを使うことでハイパーパラメータの探索をある程度、効率的にできます。Rを使った場合のグリッドサーチの書き方を説明します。

grid <- h2o.grid(
  algorithm = "<アルゴリズム名>",
  x = <説明変数リスト>,
  y = <目的変数>,
  training_frame = <訓練集合>,
  validation_frame = <評価集合>,

  hyper_params = list(
     <ハイパーパラメータのリスト>
  )
)

GBMなどはそうハイパーパラメータの数が多くないので学習をただ繰り返してもいいのですが、Deep Learningなどはハイパーパラメータも多いのでグリッドサーチがないとチューニングが現実的ではなくなります。