使用されるアルゴリズム
AutoML は 4 つの異なるモデルを使用して予測を行います。
回帰モデルの場合 :
分類モデルの場合 :
XGBRegressor
回帰モデルには、AutoML は XGBoost の XGBRegressorOpens in a new tab クラスを使用します。
このモデルのハイパーパラメータの詳細を以下に示します。
ハイパーパラメータ | 値 |
---|---|
Max Depth | 3 |
Learning Rate | 0.1 |
Number of Estimators | 100 |
Objective | Squared Error |
Booster | Gbtree |
Tree Method | Auto |
Number of Jobs | [1] |
Gamma (リーフでの分割のための最小損失削減量) | 0 |
Min Child Weight | [1] |
Max Delta Step | 0 |
L2 Regularization Lambda | [1] |
Scale Positive Weight | [1] |
Base/Initial Score | 0.5 |
ニューラル・ネットワーク
ニューラル・ネットワーク・モデルには、AutoML は KerasOpens in a new tab をラッパとして TensorFlow を使用します。
入力層のサイズは、特徴の数に基づいています。その後、この層は 100 ニューロンで構成される 1 つの非表示層に密に接続されて、ReLU 活性化関数を実装します。この非表示層は最終出力層に密に接続されて、Softmax 活性化関数を実装します。出力層のニューロンの数は、分類のために存在するクラスの数と同じです。
このモデルのハイパーパラメータの詳細を以下に示します。
ハイパーパラメータ | 値 |
---|---|
Optimizer (name) | Adam |
Beta_1 | 0.9 |
Beta_2 | 0.999 |
Epsilon | 1e-07 |
Amsgrad | False |
Loss | Sparse Categorical Crossentropy |
ロジスティック回帰
ロジスティック回帰モデルには、AutoML は SciKit Learn のロジスティック回帰Opens in a new tabクラスを使用します。
このモデルのハイパーパラメータの詳細を以下に示します。
ハイパーパラメータ | 値 |
---|---|
Penalty | L2 |
Dual Formulation | False |
Tolerance | 1e-4 |
C (逆正則化パラメータ) | [1] |
Fit Intercept | True |
Intercept Scaling | [1] |
Class Weight | Balanced |
Solver | liblinear |
Max Iterations | 100 |
Multiclass | One-vs-Rest |
Warm Start | False |
Number of Jobs | [1] |
ランダム・フォレスト分類子
ランダム・フォレスト分類子モデルには、AutoML は SciKit Learn のランダム・フォレスト分類子Opens in a new tabクラスを使用します。
このモデルのハイパーパラメータの詳細を以下に示します。
ハイパーパラメータ | 値 |
---|---|
Number of Estimators | 100 |
Criterion | Gini Impurity |
Max Depth | なし |
Min Samples to Split | 2 |
Min Samples to be Leaf Node | [1] |
Min Fraction of Total Sum of Weights to be Leaf | 0 |
Max Features | Square root of number of features |
Max Leaf Nodes | なし |
Min Impurity Decrease for Split | 0 |
Bootstrap | True |
Number of Jobs | [1] |
Warn Start | False |
Class Weight | Balanced |