Try in Colab
wandb
ライブラリには、LightGBM 用の特別なコールバックが含まれています。また、Weights & Biases の一般的なログ機能を使用して、大規模な実験やハイパーパラメータ探索を追跡することも簡単です。
動作するコード例をお探しですか?GitHub の例のリポジトリをチェックしてください。
ハイパーパラメーターの調整と Sweeps
モデルから最大のパフォーマンスを引き出すには、ツリーの深さや学習率のようなハイパーパラメーターを調整する必要があります。Weights & Biases は、大規模なハイパーパラメータのテスト実験を設定、調整、分析するための強力なツールキットである Sweepsを含んでいます。 これらのツールについて学び、XGBoost で Sweeps を使用する方法の例を確認するには、この対話型 Colab ノートブックをチェックしてください。Try in Colab
