2024-01-19 Toms Ricards ZPD

Neaizmirstiet pievienot Guithub Rezultātos un pielikumos

SVM: kernel{‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’} or callable, default=’rbf’, gamma u.c params

Eksperimentāli salīdzināt: Grid search, Random search, Bayesian opt, Partial Grid search un citas combinations

Random un Bayes opt ir jāatkārto 10-20 reizes, lai novērstu random results, skaitīt cik N experiments needed lai sasniegtu max F1, kas bija Grid search. Ja ir vairāk kā grid search runs, tad apturēt optimization. Iespējams pašu bayesian opt arī vajag pielāgot!

Attēli, kā parādīt domu:

https://towardsdatascience.com/hyperparameter-tuning-always-tune-your-models-7db7aeaf47e9