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Ajustar un modelo de aprendizaje lineal
El ajuste de modelo automático, también conocido como ajuste de hiperparámetros, encuentra la mejor versión de un modelo ejecutando muchas tareas que probar una serie de hiperparámetros en su conjunto de datos. Usted elige los hiperparámetros que pueden ajustarse, un rango de valores para cada uno de ellos y una métrica objetiva. Puede elegir la métrica objetiva de las métricas que el algoritmo computa. El ajuste de modelo automático busca los hiperparámetros elegidos para encontrar la combinación de valores que obtienen el modelo que optimiza la métrica objetiva.
El algoritmo de aprendizaje lineal también dispone de un mecanismo interno para ajustar hiperparámetros independiente del ajuste de modelo automático que se describe aquí. De forma predeterminada, el algoritmo de aprendizaje lineal ajusta hiperparámetros capacitando varios modelos en paralelo. Cuando se utiliza ajuste de modelos automático, el mecanismo de ajuste de aprendizaje lineal interno está desactivado de forma automática. Esto establece el número de modelos paralelos, num_models, a 1. El algoritmo no tiene en cuenta los valores que establezca para num_models.
Para obtener más información acerca del ajuste de modelos, consulte Ajuste automático del modelo con SageMaker.
Métricas computadas por el algoritmo de aprendizaje lineal
El algoritmo de aprendizaje lineal informa de la las métricas en la siguiente tabla, que se calcula durante la capacitación. Elija uno de ellos como métrica objetivo. Para evitar sobreajustes, se recomienda ajustar el modelo en una métrica de validación en lugar de una capacitación métrica.
| Nombre de métrica | Descripción | Dirección de optimización |
|---|---|---|
test:absolute_loss |
La pérdida absoluta del modelo final en el conjunto de datos de prueba. Esta métrica objetivo solo es válida para regresión. |
Minimizar |
test:binary_classification_accuracy |
La precisión del modelo final en el conjunto de datos de prueba. Esta métrica objetivo solo es válida para la clasificación binaria. |
Maximizar |
test:binary_f_beta |
La puntuación F-beta del modelo final en el conjunto de datos de prueba. De forma predeterminada, se trata de la puntuación F1, que es la media armónica de la precisión y la recuperación. Esta métrica objetivo solo es válida para la clasificación binaria. |
Maximizar |
test:dcg |
La ganancia acumulada descontada del modelo final en el conjunto de datos de prueba. Esta métrica objetivo solo es válida para la clasificación multiclase. |
Maximizar |
test:macro_f_beta |
La puntuación F-beta del modelo final en el conjunto de datos de prueba. Esta métrica objetivo solo es válida para la clasificación multiclase. |
Maximizar |
test:macro_precision |
La precisión del modelo final en el conjunto de datos de prueba. Esta métrica objetivo solo es válida para la clasificación multiclase. |
Maximizar |
test:macro_recall |
La puntuación de exhaustividad del modelo final en el conjunto de datos de prueba. Esta métrica objetivo solo es válida para la clasificación multiclase. |
Maximizar |
test:mse |
El error cuadrático medio del modelo final en el conjunto de datos de prueba. Esta métrica objetivo solo es válida para regresión. |
Minimizar |
test:multiclass_accuracy |
La precisión del modelo final en el conjunto de datos de prueba. Esta métrica objetivo solo es válida para la clasificación multiclase. |
Maximizar |
test:multiclass_top_k_accuracy |
La precisión entre las k etiquetas principales pronosticadas en el conjunto de datos de prueba. Si elige esta métrica como objetivo, le recomendamos establecer el valor de k mediante el hiperparámetro |
Maximizar |
test:objective_loss |
El valor medio del función de pérdida objetivo en el conjunto de datos de prueba después de que el modelo sea capacitado. De forma predeterminada, la pérdida es la pérdida logística para clasificación binaria y pérdida cuadrática para regresión. Para establecer la pérdida a otros tipos, utilice el |
Minimizar |
test:precision |
La precisión del modelo final en el conjunto de datos de prueba. Si elige esta métrica como objetivo, recomendamos configurar una rellamada objetivo estableciendo el |
Maximizar |
test:recall |
La rellamada del modelo final en el conjunto de datos de prueba. Si elige esta métrica como objetivo, recomendamos configurar una precisión objetivo estableciendo el hiperparámetro |
Maximizar |
test:roc_auc_score |
El área bajo la curva característica operativa receptora (curva ROC) del modelo final en el conjunto de datos de prueba. Esta métrica objetivo solo es válida para la clasificación binaria. |
Maximizar |
validation:absolute_loss |
La pérdida absoluta del modelo final en el conjunto de datos de validación. Esta métrica objetivo solo es válida para regresión. |
Minimizar |
validation:binary_classification_accuracy |
La precisión del modelo final en la validación del conjunto de datos de prueba. Esta métrica objetivo solo es válida para la clasificación binaria. |
Maximizar |
validation:binary_f_beta |
La puntuación F-beta del modelo final en la validación del conjunto de datos. De forma predeterminada, la puntuación F-beta es la puntuación F1, que es la media armónica de las métricas |
Maximizar |
validation:dcg |
La ganancia acumulada descontada del modelo final en el conjunto de datos de validación. Esta métrica objetivo solo es válida para la clasificación multiclase. |
Maximizar |
validation:macro_f_beta |
La puntuación F-beta del modelo final en la validación del conjunto de datos. Esta métrica objetivo solo es válida para la clasificación multiclase. |
Maximizar |
validation:macro_precision |
La puntuación de precisión del modelo final en el conjunto de datos de validación. Esta métrica objetivo solo es válida para la clasificación multiclase. |
Maximizar |
validation:macro_recall |
La puntuación de exhaustividad del modelo final en el conjunto de datos de validación. Esta métrica objetivo solo es válida para la clasificación multiclase. |
Maximizar |
validation:mse |
El error cuadrático medio del modelo final en el conjunto de datos de validación. Esta métrica objetivo solo es válida para regresión. |
Minimizar |
validation:multiclass_accuracy |
La precisión del modelo final en la validación del conjunto de datos de prueba. Esta métrica objetivo solo es válida para la clasificación multiclase. |
Maximizar |
validation:multiclass_top_k_accuracy |
La precisión entre las k etiquetas principales pronosticadas en el conjunto de datos de validación. Si elige esta métrica como objetivo, le recomendamos establecer el valor de k mediante el hiperparámetro |
Maximizar |
validation:objective_loss |
El valor medio de la función de pérdida objetivo en el conjunto de datos de validación de cada fecha de inicio. De forma predeterminada, la pérdida es la pérdida logística para clasificación binaria y pérdida cuadrática para regresión. Para establecer la pérdida a otros tipos, utilice el |
Minimizar |
validation:precision |
La precisión del modelo final en el conjunto de datos de validación. Si elige esta métrica como objetivo, recomendamos configurar una rellamada objetivo estableciendo el |
Maximizar |
validation:recall |
La precisión del modelo final en el conjunto de datos de validación. Si elige esta métrica como objetivo, recomendamos configurar una precisión objetivo estableciendo el hiperparámetro |
Maximizar |
validation:rmse |
La raíz del error cuadrático medio del modelo final en el conjunto de datos de validación. Esta métrica objetivo solo es válida para regresión. |
Minimizar |
validation:roc_auc_score |
El área bajo la curva característica operativa receptora (curva ROC) del modelo final en el conjunto de datos de validación. Esta métrica objetivo solo es válida para la clasificación binaria. |
Maximizar |
Ajuste de hiperparámetros de aprendizaje lineal
Puede ajustar un modelo de aprendizaje lineal con los siguientes hiperparámetros.
| Nombre del parámetro | Tipo de parámetro | Intervalos recomendados |
|---|---|---|
wd |
|
|
l1 |
|
|
learning_rate |
|
|
mini_batch_size |
|
|
use_bias |
|
|
positive_example_weight_mult |
|
|
