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Optimieren Sie ein CatBoost-Modell
Die automatische Modelloptimierung, auch bekannt als Hyperparameteroptimierung, sucht die beste Version eines Modells, indem viele Aufträge ausgeführt werden, die einen Bereich von Hyperparametern in Ihrem Training und in den Validierungsdatensätzen testen. Die Modelloptimierung konzentriert sich auf die folgenden Hyperparameter:
Anmerkung
Die Lernverlust-Funktion wird automatisch auf der Grundlage der Art der Klassifikationsaufgabe zugewiesen, die durch die Anzahl der eindeutigen Ganzzahlen in der Beschriftungsspalte bestimmt wird. Weitere Informationen finden Sie unter CatBoost-Hyperparameter.
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Eine Lernverlust-Funktion zur Optimierung beim Modelltraining
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Eine Bewertungsmetrik, die verwendet wird, um die Modellleistung während der Validierung zu bewerten
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Ein Satz von Hyperparametern und ein Wertebereich für jeden, der bei der automatischen Abstimmung des Modells verwendet werden kann
Die automatische Modelloptimierung durchsucht die ausgewählten Hyperparameter nach der Kombination von Werten, die das Modell ergeben, das die objektive Metrik optimiert.
Anmerkung
Die automatische Modelloptimierung für CatBoost ist nur über die Amazon SageMaker-SDKs verfügbar, nicht über die SageMaker-AI-Konsole.
Mehr Informationen über die Modelloptimierung finden Sie unter Automatisches Modelloptiming mit KI SageMaker.
Mit dem CatBoost-Algorithmus berechnete Bewertungsmetriken
Der CatBoost-Algorithmus von SageMaker AI berechnet die folgenden Metriken, die für die Modellvalidierung verwendet werden sollen. Die Bewertungsmetrik wird automatisch auf der Grundlage der Art der Klassifizierungsaufgabe zugewiesen, die durch die Anzahl der eindeutigen Ganzzahlen in der Beschriftungspalte bestimmt wird.
| Metrikname | Beschreibung | Optimierungsrichtung | Regex-Muster |
|---|---|---|---|
RMSE |
Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers | Minimieren | "bestTest = ([0-9\\.]+)" |
MAE |
Mittlerer absoluter Fehler. | Minimieren | "bestTest = ([0-9\\.]+)" |
MedianAbsoluteError |
Mittlerer absoluter Fehler. | Minimieren | "bestTest = ([0-9\\.]+)" |
R2 |
R2-Wert | Maximieren | "bestTest = ([0-9\\.]+)" |
Logloss |
Binärkreuzentropie | Maximieren | "bestTest = ([0-9\\.]+)" |
Precision |
precision | Maximieren | "bestTest = ([0-9\\.]+)" |
Recall |
Rückruf | Maximieren | "bestTest = ([0-9\\.]+)" |
F1 |
F1-Ergebnis | Maximieren | "bestTest = ([0-9\\.]+)" |
AUC |
AUC-Wert | Maximieren | "bestTest = ([0-9\\.]+)" |
MultiClass |
Kreuzentropie mit mehreren Klassen | Maximieren | "bestTest = ([0-9\\.]+)" |
Accuracy |
Richtigkeit | Maximieren | "bestTest = ([0-9\\.]+)" |
BalancedAccuracy |
ausgewogene Genauigkeit | Maximieren | "bestTest = ([0-9\\.]+)" |
Optimierbare CatBoost-Hyperparameter
Optimieren Sie das CatBoost-Modell mit den folgenden Hyperparametern. Die Hyperparameter, die den größten Einfluss auf die Optimierung der CatBoost-Bewertungsmetriken haben, sind:learning_rate, depth, l2_leaf_reg und random_strength. Eine Liste aller CatBoost-Hyperparameter finden Sie unter CatBoost-Hyperparameter.
| Name des Parameters | Parametertyp | Empfohlene Bereiche |
|---|---|---|
learning_rate |
ContinuousParameterRanges | MinValue: 0.001, MaxValue: 0.01 |
depth |
IntegerParameterRanges | MinValue: 4, MaxValue: 10 |
l2_leaf_reg |
IntegerParameterRanges | MinValue: 2, MaxValue: 10 |
random_strength |
ContinuousParameterRanges | MinValue: 0, MaxValue: 10 |
