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# AutoGluon-Tabular ハイパーパラメータ
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次の表には、Amazon SageMaker AI AutoGluon-Tabular アルゴリズムに必要な、または最も一般的に使用されるハイパーパラメータのサブセットが含まれています。ユーザーは、データからモデルパラメータを推定しやすくするために、これらのパラメータを設定します。SageMaker AI AutoGluon-Tabular アルゴリズムは、オープンソースの [AutoGluon-Tabular](https://github.com/awslabs/autogluon) パッケージの実装です。

**注記**  
デフォルトのハイパーパラメータは、[AutoGluon-Tabular のサンプルノートブック](autogluon-tabular.md#autogluon-tabular-sample-notebooks) のサンプルデータセットに基づいています。

デフォルトでは、SageMaker AI AutoGluon-Tabular アルゴリズムは分類問題のタイプに基づいて評価メトリクスを自動的に選択します。このアルゴリズムは、データ内のラベル数に基づいて分類問題のタイプを検出します。回帰問題の場合、評価メトリクスは二乗平均平方根誤差です。二項分類問題の場合、評価メトリクスは受信者操作特性曲線 (AUC) の下面積です。多クラス分類問題の場合、評価メトリクスは精度です。`eval_metric` ハイパーパラメータを使用して、デフォルトの評価メトリクスを変更できます。説明、有効値、デフォルト値など、AutoGluon-Tabular ハイパーパラメータの詳細については、以下の表を参照してください。


| Parameter Name | 説明 | 
| --- | --- | 
| eval\$1metric |  検証データの評価メトリクス。`eval_metric` がデフォルトの `"auto"` 値に設定されている場合、アルゴリズムは分類問題のタイプに基づいて自動的に評価メトリクスを選択します。 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/autogluon-tabular-hyperparameters.html) 有効な値: 文字列、有効な値については、「[AutoGluon documentation](https://auto.gluon.ai/stable/api/autogluon.tabular.TabularPredictor.html)」を参照してください。 デフォルト値: `"auto"`。  | 
| presets |  `fit()` 内のさまざまな引数のプリセット設定のリスト。 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/autogluon-tabular-hyperparameters.html) 詳細については、「[AutoGluon Predictors](https://auto.gluon.ai/stable/api/autogluon.tabular.TabularPredictor.html)」を参照してください。 有効な値: 文字列、(`"best_quality"`、`"high_quality"`、`good_quality"`、`"medium_quality"`、`"optimize_for_deployment"`、` or "interpretable"`) のいずれか。 デフォルト値: `"medium_quality"`。  | 
| auto\$1stack |  AutoGluon が予測精度を上げるために、バギングとマルチレイヤースタックアンサンブルを自動的に利用すべきかどうか。予測精度を最大化するために、トレーニング時間が長くなっても構わない場合は、`auto_stack` を `"True"` に設定してください。これにより、データセットのプロパティに基づいて `num_bag_folds` と `num_stack_levels` 引数が自動的に設定されます。 有効な値: 文字列、`"True"` または `"False"` デフォルト値: `"False"`。  | 
| num\$1bag\$1folds |  モデルのバギングに使用されるフォールド数。`num_bag_folds` が `k` に等しい場合、トレーニング時間はおよそ `k` 倍増加します。`num_bag_folds` を 0 に設定するとバギングが無効になります。デフォルトでは無効になっていますが、予測パフォーマンスを最大化するために 5～10 の間の値を使用することをお勧めします。`num_bag_folds` を大きくすると、バイアスは低くなりますが、オーバーフィットが発生しやすいモデルになります。1 はこのパラメータでは無効な値で、`ValueError` が発生します。10 より大きい値ではリターンが減少する可能性があり、オーバーフィットによって全体的な結果に悪影響が及ぶことさえあります。予測をさらに改善するには、`num_bag_folds` を増やさず、代わりに `num_bag_sets` を増やします。 有効な値: 文字列、および `"0"` から `"10"` までの間の任意の整数。 デフォルト値: `"0"`。  | 
| num\$1bag\$1sets |  実行する kfold バギングの繰り返し回数 (値は 1 以上でなければなりません)。バギング中にトレーニングされるモデルの総数は `num_bag_folds` \$1 `num_bag_sets` と等しくなります。`time_limit` が指定されていない場合、このパラメータのデフォルトは 1 です。`num_bag_folds` が指定されていない場合、このパラメータは無効になります。値が 1 より大きいと、特に小さな問題やスタッキングが有効になっている場合に、予測パフォーマンスが向上します。 有効な値: 整数、範囲: [`1`, `20`]。 デフォルト値: `1`。  | 
| num\$1stack\$1levels |  スタックアンサンブルで使用するスタッキングレベルの数。モデルのトレーニング時間が約 `num_stack_levels` \$11 倍増加します。このパラメータを 0 に設定すると、スタックアンサンブルが無効になります。このパラメータはデフォルトでは無効になっていますが、予測パフォーマンスを最大化するために 1～3 の値を使用することをお勧めします。オーバーフィットや `ValueError` を防ぐために、`num_bag_folds` は 2 以上でなければなりません。 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [`0`, `3`]。 デフォルト値: `0`。  | 
| refit\$1full |  通常のトレーニング手順の後、すべてのデータ (トレーニングと検証) ですべてのモデルに再トレーニングを行うかどうか。詳細については、「[AutoGluon Predictors](https://auto.gluon.ai/stable/api/autogluon.tabular.TabularPredictor.html)」を参照してください。 有効な値: 文字列、`"True"` または `"False"`。 デフォルト値: `"False"`。  | 
| set\$1best\$1to\$1refit\$1full |  予測子が予測に使用するデフォルトのモデルを変更するかどうか。`set_best_to_refit_full` を `"True"` に設定すると、デフォルトのモデルは、(`refit_full` によって有効化される) 再適合の結果として検証スコアが最も高いモデルに変更されます。`refit_full` が設定されている場合のみ有効です。 有効な値: 文字列、`"True"` または `"False"`。 デフォルト値: `"False"`。  | 
| save\$1space |  新しいデータの予測に必要のない補助モデルファイルを削除して、予測変数のメモリとディスクサイズを削減するかどうか。これは推論精度には影響しません。トレーニング済みモデルを予測に使用することが唯一の目的である場合は、`save_space` を `"True"` に設定することをお勧めします。`save_space` を `"True"` に設定すると、一部の高度な機能が使用できなくなる場合があります。詳細については、「`[predictor.save\$1space()](https://auto.gluon.ai/stable/api/autogluon.tabular.TabularPredictor.save_space.html)` ドキュメント」を参照してください。 有効な値: 文字列、`"True"` または `"False"`。 デフォルト値: `"False"`。  | 
| verbosity |  印刷メッセージの冗長性。`verbosity` レベルは `0`～`4` で、レベルが高いほど、印刷ステートメントはより詳細になります。`verbosity` を `0` にすると警告を抑制します。 有効な値: 整数、(`0`、`1`、`2`、`3`、または `4`) のいずれか。 デフォルト値: `2`。  |