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Optimieren eines k-NN-Modells

Der Amazon SageMaker K-Nearest Neighbors-Algorithmus ist ein überwachter Algorithmus. Der Algorithmus verbraucht ein Testdatensatz und gibt eine Metrik über die Genauigkeit für eine Klassifizierungsaufgabe oder über den mittleren quadratischen Fehler für eine Regressionsaufgabe aus. Diese Genauigkeitsmetriken vergleichen die Modellprognosen für ihre jeweilige Aufgabe mit den Referenzdaten, die anhand der empirischen Testdaten bereitgestellt werden. Führen Sie einen Hyperparameter-Optimierungsauftrag für k-NN aus, um das beste Modell zu suchen, das die höchste Genauigkeit oder den geringsten Fehler im Testdatensatz meldet.

Die automatische Modelloptimierung, auch bekannt als Hyperparameteroptimierung, sucht die beste Version eines Modells, indem viele Aufträge ausgeführt werden, die einen Bereich von Hyperparametern in Ihrem Datensatz testen. Sie wählen die optimierbaren Hyperparameter, eine Reihe von Werten für jeden Parameter und eine objektive Metrik aus. Sie wählen die objektive Metrik für die Prognoseaufgabe des Algorithmus aus. Die automatische Modelloptimierung durchsucht die ausgewählten Hyperparameter nach der Kombination von Werten, die das Modell ergeben, das die objektive Metrik optimiert. Die Hyperparameter werden nur verwendet, um Modellparameter zu schätzen. Sie werden nicht vom trainierten Modell verwendet, um Prognosen zu treffen.

Mehr Informationen über die Modelloptimierung finden Sie unter Führen Sie eine automatische Modelloptimierung durch mit SageMaker.

Vom k-NN-Algorithmus berechnete Metriken

Der k-nearest neighbors-Algorithmus berechnet eine von zwei Metriken in der folgenden Tabelle während des Trainings abhängig von der Art der durch den predictor_type-Hyperparameter angegebenen Aufgabe.

Wählen Sie den für die Art der Aufgabe geeigneten predictor_type-Wert aus, mit der die relevante objektive Metrik beim Optimieren eines Modells berechnet wird.

Optimierbare k-NN-Hyperparameter

Optimieren Sie das Amazon SageMaker K-Nearest-Neighbor-Modell mit den folgenden Hyperparametern.