Вот так выглядит процесс подбора >500 параметров для синтаксического парсера с помощью hyperopt:
( Картинка... )

Первоначальная задача-минимум для http://mlbootcamp.ru/round/12/tasks/ была: освоить тюнинг LightGBM, чтобы он выдывал результаты, сопоставимые с XGBoost.

( Read more... )

На задаче из ML BootCamp V.
Используется библиотека hyperopt. Дополнительную информацию можно найти по ссылкам:
http://fastml.com/optimizing-hyperparams-with-hyperopt/
https://conference.scipy.org/proceedings/scipy2013/pdfs/bergstra_hyperopt.pdfНа оси OX - номер попытки, OY - значение logloss на holdout наборе данных. Гладкая линия - это ( Read more... )