デシジョンツリーとデシジョンフォレストのAzure MLで実行時間を短縮する方法

Question

2000000を超える行を含むデータセットの回帰モデルを実行しようとしています。私は線形回帰を使ってみましたが、モデルの超パラメータをチューニングせずに意思決定ツリー回帰を増強しましたが、予想される精度が得られませんでした。だから私は、ブーストされた意思決定ツリーにチューンモデルのハイパーパラメータを使用しようとしましたが、モデルは20分以上実行されます。意思決定フォレストも（モデルのハイパーパラメータをチューニングしなくても）0になります。結果の精度をあまり損なうことなく実行時間を短縮する方法はありますか？

サンプリングが出力に影響します（たとえば、サンプリングレートとして0.5を取ったとします）。

Answer 1

AzureML Studioの実行時間は、価格帯によって異なります。無料バージョンは、標準価格設定層が一度に複数の実行を実行する間に、1つのノードの実行を一時的に行います。