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# TabTransformer モデルを調整する
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自動モデル調整は、ハイパーパラメータ調整とも呼ばれ、データセットのトレーニングと検証でさまざまなハイパーパラメータをテストする多数のジョブを実行して、モデルの最適なバージョンを見つけます。**モデル調整は、次のハイパーパラメータに重点を置いています。

**注記**  
学習の目標関数と評価指標は、ラベル列の一意の整数の数によって決まる分類タスクの種類に基づいて自動的に割り当てられます。詳細については、「[TabTransformer のハイパーパラメータ](tabtransformer-hyperparameters.md)」を参照してください。
+ モデルトレーニング中に最適化する学習の目標関数
+ 検証中にモデルのパフォーマンスを評価するための評価指標
+ モデルの自動調整時に使用する一連のハイパーパラメータとそれぞれの値の範囲

自動モデル調整は、選択されたハイパーパラメータを検索して、評価メトリクスを最適化するモデルになる値の組み合わせを見つけます。

**注記**  
TabTransformer の自動モデル調整は、Amazon SageMaker SDK からのみ使用できます。SageMaker AI コンソールから使用することはできません。

モデル調整の詳細については、「[SageMaker AI の自動モデルチューニング](automatic-model-tuning.md)」を参照してください。

## TabTransformer アルゴリズムで計算される評価メトリクス
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SageMaker AI TabTransformer アルゴリズムは、モデルの検証に次のメトリクスを使用して計算します。評価メトリクスは、ラベル列の一意の整数の数によって決定される分類タスクの種類に基づいて自動的に割り当てられます。


| メトリクス名 | 説明 | 最適化の方向 | 正規表現パターン | 
| --- | --- | --- | --- | 
| r2 | R の二乗 | 最大化 | "metrics={'r2': (\\\\S\+)}" | 
| f1\_score | 二項交差エントロピー | 最大化 | "metrics={'f1': (\\\\S\+)}" | 
| accuracy\_score | マルチクラス交差エントロピー | 最大化 | "metrics={'accuracy': (\\\\S\+)}" | 

## 調整可能な TabTransformer のハイパーパラメータ
<a name="tabtransformer-tunable-hyperparameters"></a>

以下のハイパーパラメータを使用して TabTransformer モデルを調整します。TabTransformer の評価指標の最適化に最も影響を与えるハイパーパラメータは、`learning_rate`、`input_dim`、`n_blocks`、`attn_dropout`、`mlp_dropout`、および `frac_shared_embed` です。すべての TabTransformer ハイパーパラメータのリストについては、「[TabTransformer のハイパーパラメータ](tabtransformer-hyperparameters.md)」を参照してください。


| パラメータ名 | パラメータタイプ | 推奨範囲 | 
| --- | --- | --- | 
| learning\_rate | ContinuousParameterRanges | MinValue: 0.001、MaxValue: 0.01 | 
| input\_dim | CategoricalParameterRanges | [16, 32, 64, 128, 256, 512] | 
| n\_blocks | IntegerParameterRanges | MinValue: 1、MaxValue: 12 | 
| attn\_dropout | ContinuousParameterRanges | MinValue: 0.0、MaxValue: 0.8 | 
| mlp\_dropout | ContinuousParameterRanges | MinValue: 0.0、MaxValue: 0.8 | 
| frac\_shared\_embed | ContinuousParameterRanges | MinValue: 0.0、MaxValue: 0.5 |