WSO2 MLクロスバリデーションとグリッド検索

Question

WS02 MLがクロスバリデーションとグリッドサーチを実装して最良のモデルを選択しているかどうかを知りたいと思います。

Answer 1

現在、WSO2機械学習者には、ハイパーパラメータの最適化のための直接的な方法はありません（バージョン1.1.0以降）。あなたの質問に記載されているように、今後のリリースの1つにランダム検索とグリッド検索を含める予定です。このプロセスの進捗状況を追跡するために、公開JIRAを作成しました[1]。だから新しい機能が準備ができたら、私はこのSOの質問を通してあなたに通知します。

次に、WSO2マシンラーニングサーバーで使用する相互検証プロセスについて簡単に説明します。 ML ServerのML Wizardの3番目のステップでは、トレーニングデータの割合を設定できます（添付のスクリーンショットを参照してください）。

それでは、あなたがトレーニングのためにあなたのデータの0.7を選択しましょう。モデル作成プロセスでは、トレーニングにデータの70％が使用され、残りのデータセット（30％）は相互検証に使用されます。これはクロスバリデーションの最も基本的なアプローチであり、小さなデータセットにはあまり適していません。今後のリリースでは、現在利用可能なクロスバリデーション手法に加えて、K-foldクロスバリデーション[2]を含める予定です。

ヤンディ、私たちの製品に関連するこの質問や何かに関するさらなる助けが必要な場合はお知らせください。

おかげで、

Upul

[1] https://wso2.org/jira/browse/ML-313

[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-validation_(statistics)#k-fold_cross-validation