Compare tipos de modelo com Hyperopt e MLflow

Observação

A versão de código aberto do Hyperopt não está mais sendo mantida.

O Hyperopt será removido na próxima versão principal do DBR ML. A Databricks recomenda o uso do Optuna para otimização de nó único ou do RayTune para obter uma experiência semelhante à funcionalidade de ajuste de hiperparâmetro distribuído Hyperopt, que foi descontinuada. Saiba mais sobre o uso do RayTune no Databricks.

Este Notebook demonstra como ajustar os hiperparâmetros para vários modelos e chegar a um melhor modelo geral. Ele usa Hyperopt com SparkTrials para comparar três tipos de modelo, avaliando o desempenho do modelo com um conjunto diferente de hiperparâmetros apropriados para cada tipo de modelo.

Compare modelos usando Scikit-Learn, Hyperopt e MLflow Notebook

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