カスタムモデルのランタイムパラメーター¶
本機能の提供について
カスタムタスクのハイパーパラメーターは、デフォルトでオフになっています。 この機能を有効にする方法については、DataRobotの担当者または管理者にお問い合わせください。
カスタムタスクのハイパーパラメーターを有効にする
プレビューで使用できるようになったため、カスタムタスクのハイパーパラメーターを定義できます。 model-metadata.yamlファイルでハイパーパラメーターを追加および設定します。
nameとtypeの各ハイパーパラメーターに、2つの値を指定する必要があります。 タイプは、int、float、string、select、またはmultiのいずれかです。 すべてのタイプが、default値をサポートします。 整数値と浮動小数点値には、min値とmax値を指定できます。 特定タイプのパラメーターでは、valuesフィールドのリストを必要とし、許容される値を定義します。 文字列型のハイパーパラメーターは、任意の文字列を受け入れ可能です。 マルチタイプには、floatおよびselectなどの前述のタイプの複数として指定された値があります。
以下のハイパーパラメーターのサンプルセットを表示します。
hyperparameters:
# int: Integer value, must provide a min and max. Default is optional. Uses the min value if not provided.
- name: seed
type: int
min: 0
max: 10000
default: 64
# int: Integer value, must provide a min and max. Default is optional. Uses the min value if not provided.
- name: kbins_n_bins
type: int
min: 2
max: 1000
default: 10
# select: A discrete set of unique values, similar to an enum. Default is optional. Will use the first value if
# not provided.
- name: kbins_strategy
type: select
values:
- uniform
- quantile
- kmeans
default: quantile
# multi: A parameter that can be of multiple types (int/float/select). Default is optional. Will use the first parameter
# type's default value. This example uses select, the first entry, or for int/float, the min value.
- name: missing_values_strategy
type: multi
values:
float:
min: -1000000.0
max: 1000000.0
select:
values:
- median
- mean
- most_frequent
default: median
# string: Unicode string. Default is optional. Is an empty string if not provided.
- name: print_message
type: string
default: "hello world 🚀"
以下に示すように、fitメソッドを通してカスタムタスクのハイパーパラメーターにアクセスし、fit関数引数にパラメーターを追加します。
def fit(
X: pd.DataFrame,
y: pd.Series,
output_dir: str,
class_order: Optional[List[str]] = None,
row_weights: Optional[np.ndarray] = None,
parameters: Optional[dict] = None,
**kwargs,
):
更新しました April 2, 2024
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