模型微調
9.2 微調 在前面的一些章節中，我們介紹了如何在只有6萬張圖像的Fashion-MNIST訓練數據集上訓練模型。我們還描述了學術界當下使用最廣泛的大規模圖像數據集ImageNet，它有超過1,000萬的圖像和1,000類的物體。然而，我們平常接觸到數據集的規模通常在這兩者之間。 假設我們想從 ...
原文：pycaret之訓練模型（創建模型、比較模型、微調模型）
比較模型 這是我們建議在任何受監管實驗的工作流程中的第一步。此功能使用默認的超參數訓練模型庫中的所有模型，並使用交叉驗證評估性能指標。它返回經過訓練的模型對象。使用的評估指標是： 分類：准確性，AUC，召回率，精度，F ，Kappa，MCC回歸：MAE，MSE，RMSE，R ，RMSLE，MAPE 該函數的輸出是一個表格，顯示了所有模型在折痕處的平均得分。可以使用compare models函數 ...
2020-10-11 19:28 0 851 推薦指數：
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