Moderna övervakade maskininlärningsalgoritmer involverar hyperparametrar som måste ställas in innan de körs. Alternativ för att ställa in hyperparametrar är standardvärden från programvarupaketet, manuell konfiguration av användaren eller konfigurera dem för optimal prediktiv prestanda genom ett inställningsförfarande. Målet med detta dokument är tvåfaldigt. För det första formaliserar vi problemet med att justera ur statistisk synvinkel, definierar databaserade standardvärden och föreslår allmänna åtgärder som kvantifierar möjligheten att använda hyperparametrar för algoritmer. För det andra genomför vi en storskalig benchmarkingstudie baserad på 38 dataset från OpenML-plattformen och sex vanliga maskininlärningsalgoritmer. Vi tillämpar våra åtgärder för att bedöma deras parametrars tonfiskbarhet. Våra resultat ger standardvärden för hyperparametrar och gör det möjligt för användare att avgöra om det är värt att genomföra en eventuellt tidskrävande inställningsstrategi, att fokusera på de viktigaste hyperparametrarna och att välja lämpliga hyperparameterutrymmen för inställning.
I REF Probst formaliserade problemet med inställning ur statistisk synvinkel, definiera databaserade standardvärden och föreslå allmänna åtgärder som kvantifierar möjligheten att använda hyperparametrar för algoritmer.
Tunability: Importance of Hyperparameters of Machine Learning Algorithms
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}