例: ハイパーパラメータ調整ジョブ

この例では、ハイパーパラメータ調整ジョブを設定して開始するための新しいノートブックを作成する方法を示します。調整ジョブは、XGBoost Amazon でのアルゴリズム SageMaker を使用してモデルをトレーニングし、顧客が電話で連絡を受けた後に銀行で定期預金を申し込むかどうかを予測します。

Python SDKの低レベル (Boto3) を使用してハイパーパラメータチューニングジョブを設定して起動し、 AWS Management Console を使用してハイパーパラメータチューニングジョブのステータスをモニタリングします。Amazon SageMaker ハイレベル Amazon SageMaker Python SDKを使用して、ハイパーパラメータチューニングジョブを設定、実行、モニタリング、分析することもできます。詳細については、「」を参照してくださいhttps://github.com/aws/sagemaker-python-sdk。

前提条件

この例のコードを実行するには、以下が必要です。