高度なトレーニングオプション

 ML.NET Model Builderはなかなか奥が深いかも。そもそもAutoMLが初めての自動機械学習でしたが、手を出したのがゴールデンウィーク頃だったかなぁ。なのでもうそろそろ4ヶ月近くやってる事になるけど、少しは学習出来てるかとは思ってますがAutoMLとは別次元なのかもって思えてきたModel Builderです。

デフォルトでは「R二乗」で1.0に近ければ良かったんですが、試しに「二乗平均平方根誤差(RMSE)」を試してみようかと。トレーナーは全部対象にしてみようかと思います。

で、チューナーなんですが、

デフォルトでは"eci-cfo"です。その説明にもありますが、AutoMLで既定で使われる奴なんですが、これを"smac"にしてみました。説明にもある様にトライアルが20を超える様にするって事で、まあ、試しに1時間でやってみたら17個目の途中で終わってしまったので3時間でやり直しました。

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|                                          Experiment Results                                        |
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|                                                     Summary                                                    |
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|ML Task: regression                                                                                  |
|Dataset: E:\My Project\MBShinba\ShinbaTime.csv                |
|Label : Souha                                                                                                 |
|Total experiment time : 10800.0000 Secs                                     |
|Total number of models explored: 95                                               |
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|                        Top 5 models explored                                                     |
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|      Trainer                             RMSE       Duration                                    |
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|44    FastTreeTweedieRegression           2.0198     34.5470       |
|61    FastTreeTweedieRegression           2.0199     35.5810       |
|92    FastTreeTweedieRegression           2.0202     35.7390       |
|55    FastTreeTweedieRegression           2.0205     35.6060       |
|81    FastTreeTweedieRegression           2.0205     37.1250       |
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最後のトライアルが既に多分10分以上掛かってたけど時間切れだった感じです。

予想[112] 的中[44] (39.29%) 購入[¥78,400] 払戻[¥211,690 (270.01%)]

こんな感じで、的中率は下がりましたが回収率が上がってます。まあ、多分2着3着の精度が上がったのが理由かとは思いますが何ともですね。