Программа оптимизации параметров бустингов на основе многокомпонентного факторного анализа
р.
р.
Программа оптимизации гиперпараметров бустинга предназначена для автоматизированного подбора настроек моделей машинного обучения. Модуль перебирает комбинации заданных параметров, обучает модель на каждой конфигурации и измеряет качество каждой. По результатам экспериментов определяется, какие гиперпараметры и их сочетания наиболее влияют на качество модели. Затем программа предлагает оптимальный набор настроек и рекомендации — указано, при каких параметрах качество улучшается, а где изменение не влияет. Также генерируется отчет с графиками влияния параметров на качество модели и таблицей результатов. Целевые пользователи — аналитики данных и ML-разработчики, которым модуль помогает быстрее находить оптимальные гиперпараметры и обосновывать выбор. Администраторы инфраструктуры контролируют нагрузку при экспериментах; конечным клиентам платформы модуль не доступен напрямую.