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# Tunen Sie ein CatBoost Modell
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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 Datensatz 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](catboost-hyperparameters.md).
+ Eine Lernverlust-Funktion zur Optimierung beim Modelltraining
+ Eine Bewertungsmetrik, die verwendet wird, um die Modellleistung während der Validierung zu bewerten
+ 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 bei Amazon verfügbar SageMaker SDKs, nicht über die SageMaker KI-Konsole.

Mehr Informationen über die Modelloptimierung finden Sie unter [Automatische Modelloptimierung mit KI SageMaker](automatic-model-tuning.md).

## Vom Algorithmus berechnete Bewertungsmetriken CatBoost
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Der SageMaker CatBoost KI-Algorithmus 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 | Description | 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\\\\.]\+)" | 

## Einstellbare Hyperparameter CatBoost
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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](catboost-hyperparameters.md)


| 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 |