Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Menyetel Model Object2Vec

Penyetelan model otomatis, juga dikenal sebagai tuning hyperparameter, menemukan versi terbaik dari model dengan menjalankan banyak pekerjaan yang menguji berbagai hiperparameter pada kumpulan data Anda. Anda memilih hyperparameters yang dapat disetel, rentang nilai untuk masing-masing, dan metrik objektif. Untuk metrik objektif, Anda menggunakan salah satu metrik yang dihitung oleh algoritme. Penyetelan model otomatis mencari hiperparameter yang dipilih untuk menemukan kombinasi nilai yang menghasilkan model yang mengoptimalkan metrik objektif.

Untuk informasi lebih lanjut tentang penyetelan model, lihatPenyetelan model otomatis dengan SageMaker.

Metrik Dihitung oleh Algoritma Object2Vec

Algoritma Object2Vec memiliki metrik klasifikasi dan regresi. output_layerJenis menentukan metrik mana yang dapat Anda gunakan untuk penyetelan model otomatis.

Metrik Regressor Dihitung oleh Algoritma Object2Vec

Algoritma melaporkan metrik regressor kesalahan kuadrat rata-rata, yang dihitung selama pengujian dan validasi. Saat menyetel model untuk tugas regresi, pilih metrik ini sebagai tujuannya.

Metrik Klasifikasi Dihitung oleh Algoritma Object2Vec

Algoritma Object2Vec melaporkan akurasi dan metrik klasifikasi lintas entropi, yang dihitung selama pengujian dan validasi. Saat menyetel model untuk tugas klasifikasi, pilih salah satunya sebagai tujuan.

Hiperparameter Object2Vec yang Dapat Disetel

Anda dapat menyetel hyperparameters berikut untuk algoritma Object2Vec.