例: ハイパーパラメータ調整ジョブ - アマゾン SageMaker

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

例: ハイパーパラメータ調整ジョブ

この例では、ハイパーパラメータ調整ジョブを設定して開始するための新しいノートブックを作成する方法を示します。調整ジョブは、XGBoost アルゴリズム を使用してモデルをトレーニングし、顧客が電話で連絡を受けた後に銀行で定期預金を申し込むかどうかを予測します。

ハイパーパラメータチューニングジョブを設定して開始するには、低レベルの AWS SDK for Python (Boto) を使います。また、ハイパーパラメータチューニングジョブのステータスをモニタリングするには、AWS Management Console を使います。また、Amazon SageMaker の高レベルの Amazon SageMaker Python SDK を使って、ハイパーパラメータチューニングジョブを設定、実行、モニタリング、および分析することもできます。詳細については、https://github.com/aws/ を参照してくださいsagemaker-python-sdk。

前提条件

この例のコードを実行するには、以下が必要です。