Beispiel: Hyperparameter-Optimierungsauftrag - Amazon SageMaker

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Beispiel: Hyperparameter-Optimierungsauftrag

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie ein neues Notebook zum Konfigurieren und Starten eines Hyperparameter-Optimierungsauftrags erstellen. Der Optimierungsauftrag nutzt den XGBoostAlgorithmus mit Amazon SageMaker, um ein Modell zu trainieren, das dann vorhersagt, ob ein Kunde eine Banktermineinlage registriert, nachdem er per Telefon kontaktiert wurde.

Sie verwenden das Low-Level SDK für Python (Boto3), um den Hyperparameter-Tuning-Job zu konfigurieren und zu starten und den Status von Hyperparameter-Tuning-Jobs AWS Management Console zu überwachen. Sie können Amazon SageMaker Python auch SageMaker auf hoher Ebene von Amazon verwenden, SDK um Hyperparameter-Tuning-Jobs zu konfigurieren, auszuführen, zu überwachen und zu analysieren. Weitere Informationen finden Sie unter https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk.

Voraussetzungen

Sie benötigen zur Ausführung des Codes in diesem Beispiel