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다음 표에는 선형 학습자 알고리즘에 대한 하이퍼파라미터가 나와 있습니다. 이들은 사용자가 데이터로부터 모델 파라미터의 예측을 촉진하기 위해 설정하는 파라미터입니다. 먼저 반드시 설정해야 하는 필수 하이퍼파라미터가 알파벳 순으로 나열되어 있습니다. 그 다음에 설정할 수 있는 선택적 하이퍼파라미터가 알파벳 순으로 나열되어 있습니다. 하이퍼파라미터가 로 설정되면 auto Amazon SageMaker AI는 해당 하이퍼파라미터의 값을 자동으로 계산하고 설정합니다.
| 파라미터 이름 | 설명 |
|---|---|
num_classes |
응답 변수의 클래스 수. 이 알고리즘에서는 클래스에
유효한 값: 정수(3~1,000,000) |
predictor_type |
대상 변수 유형을 바이너리 분류, 멀티클래스 분류 또는 회귀로 지정합니다. 필수 유효값: |
accuracy_top_k |
멀티클래스 분류의 top-k 정확도 지표를 계산하는 경우 k의 값. 모델이 실제 레이블에 top-k 점수 중 하나를 할당하면 예제의 점수가 정답으로 매겨집니다. 선택 사항 유효한 값: 양수 기본값: 3 |
balance_multiclass_weights |
손실 함수에서 각 클래스에 동일한 중요도를 제공하는 클래스 가중치를 사용할지 여부를 지정합니다. 선택 사항 유효값: 기본 값: |
beta_1 |
1차 추정치에 대한 지수 감소율. 선택 사항 유효한 값: 기본 값: |
beta_2 |
2차 추정치에 대한 지수 감소율. 선택 사항 유효한 값: 기본 값: |
bias_lr_mult |
편향항에 대한 다른 학습률을 허용. 편이에 대한 실제 학습률은 선택 사항 유효한 값: 기본 값: |
bias_wd_mult |
편향항에 대한 다른 정규화 허용. 편이에 대한 실제 L2 정규화 가중치는 선택 사항 유효한 값: 기본 값: |
binary_classifier_model_selection_criteria |
선택 사항 유효한 값: 기본 값: |
early_stopping_patience |
관련 지표에서 개선 사항이 없는 경우 훈련 완료 전 epoch 수. binary_classifier_model_selection_criteria에 값을 제공한 경우 지표는 해당 값입니다. 그렇지 않으면 지표는 loss 하이퍼파라미터에 대해 지정된 값과 동일합니다.지표는 검증 데이터에 따라 검증됩니다. 검증 데이터를 제공하지 않은 경우 지표는 항상 선택 사항 유효한 값: 양수 기본값: 3 |
early_stopping_tolerance |
손실의 개선을 측정하는 상대 공차. 이전 최적 손실로 나눈 손실의 개선율이 이 값보다 작은 경우 조기 중지 시 개선이 0인 것으로 간주합니다. 선택 사항 유효한 값: 양의 부동 소수점 정수 기본값: 0.001 |
epochs |
훈련 데이터의 최대 전달 횟수. 선택 사항 유효한 값: 양수 기본 값: 15 |
f_beta |
바이너리 또는 멀티클래스 분류에 대한 F 점수 지표를 계산하는 경우 사용할 베타 값. 선택 사항 유효한 값: 양의 부동 소수점 정수 기본값: 1.0 |
feature_dim |
입력 데이터의 특징 수. 선택 사항 유효한 값: 기본값: |
huber_delta |
Huber 손실에 대한 파라미터. 훈련 및 지표 검증 도중 델타보다 작은 오차에 대해서는 컴퓨팅 L2 손실, 델타보다 큰 오차에 대해서는 L1 손실. 선택 사항 유효한 값: 양의 부동 소수점 정수 기본값: 1.0 |
init_bias |
편향항에 대한 초기 가중치. 선택 사항 유효한 값: 부동 소수점 정수 기본값: 0 |
init_method |
모델 가중치에 사용되는 초기 분포 함수를 설정합니다. 함수는 다음과 같습니다.
선택 사항 유효한 값: 기본 값: |
init_scale |
모델 가중치에 대한 최초 균등 분포를 조정합니다. 선택 사항 유효한 값: 양의 부동 소수점 정수 기본값: 0.07 |
init_sigma |
정규 분포에 대한 초기화 표준편차. 선택 사항 유효한 값: 양의 부동 소수점 정수 기본 값: 0.01 |
l1 |
L1 정규화 파라미터. L1 정규화를 사용하지 않으려면 이 값을 0으로 설정합니다. 선택 사항 유효한 값: 기본 값: |
learning_rate |
파라미터 업데이트를 위해 옵티마이저에서 사용하는 단계 크기. 선택 사항 유효한 값: 기본값: |
loss |
손실 함수를 지정합니다. 사용 가능한 손실 함수와 그 기본값은
유효한 값: 선택 사항 기본 값: |
loss_insensitivity |
엡실론의 영향을 받지 않는 손실 유형에 대한 파라미터. 훈련 및 지표 검증 도중 이 값보다 작은 모든 오차는 0으로 간주됩니다. 선택 사항 유효한 값: 양의 부동 소수점 정수 기본 값: 0.01 |
lr_scheduler_factor |
매 선택 사항 유효한 값: 기본 값: |
lr_scheduler_minimum_lr |
학습률은 선택 사항 유효한 값: 기본값: |
lr_scheduler_step |
학습률 감소 사이의 단계 수. 선택 사항 유효한 값: 기본 값: |
margin |
선택 사항 유효한 값: 양의 부동 소수점 정수 기본값: 1.0 |
mini_batch_size |
데이터 반복자의 미니 배치당 관측치의 수. 선택 사항 유효한 값: 양수 기본값: 1000 |
momentum |
선택 사항 유효한 값: 기본 값: |
normalize_data |
훈련 전에 특징 데이터를 정규화합니다. 데이터 정규화는 각 특징에 대해 평균 값 0을 갖도록 이동하고 단위 표준편차를 갖도록 조정합니다. 선택 사항 유효값: 기본 값: |
normalize_label |
레이블을 정규화합니다. 레이블 정규화는 평균 값 0을 갖도록 레이블을 이동하고 단위 표준편차를 갖도록 조정합니다.
선택 사항 유효값: 기본 값: |
num_calibration_samples |
(최적의 임계값을 찾은 경우) 모델 보정에 사용할 검증 데이터 세트의 관측치 수. 선택 사항 유효한 값: 기본 값: |
num_models |
병렬로 훈련할 모델 수. 기본값 선택 사항 유효한 값: 기본값: |
num_point_for_scaler |
정규화 또는 비편향항 계산에 사용할 데이터 포인트의 수. 선택 사항 유효한 값: 양수 기본값: 10,000 |
optimizer |
사용할 최적화 알고리즘. 선택 사항 유효한 값:
기본값: |
positive_example_weight_mult |
바이너리 분류자 훈련 시 양수 예제에 할당된 가중치. 음수 예제 가중치는 1로 고정됩니다. 이 알고리즘에서 음수 대 양수 예제 분류의 오차가 훈련 손실에 동일한 영향을 미치도록 가중치를 선택하려는 경우 선택 사항 유효한 값: 기본값: 1.0 |
quantile |
분위 손실에 대한 분위. 분위 q의 경우 이 모델은 선택 사항 유효한 값: 0부터 1 사이의 부동 소수점 정수 기본 값: 0.5 |
target_precision |
대상 정밀도. 선택 사항 유효한 값: 0부터 1.0 사이의 부동 소수점 정수 기본값: 0.8 |
target_recall |
대상 재현율. 선택 사항 유효한 값: 0부터 1.0 사이의 부동 소수점 정수 기본값: 0.8 |
unbias_data |
평균이 0이 되도록 훈련 전 특징을 비편향화합니다. 선택 사항 유효값: 기본 값: |
unbias_label |
평균이 0이 되도록 훈련 전 레이블을 비편향화합니다. 선택 사항 유효값: 기본 값: |
use_bias |
모델이 편향항을 포함해야 할지 여부를 지정합니다. 편향항은 선형 방정식의 절편항입니다. 선택 사항 유효한 값: 기본 값: |
use_lr_scheduler |
학습률에 대한 스케줄러를 사용할지 여부. 스케줄러를 사용하려는 경우 선택 사항 유효한 값: 기본 값: |
wd |
가중치 감소 파라미터(L2 정규화 파라미터라고도 함). L2 정규화를 사용하지 않으려면 이 값을 0으로 설정합니다. 선택 사항 유효한 값: 기본 값: |
