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Sie planen die Verwendung der Hyperparameteroptimierung, um optimale diskrete Werte für einen Satz von Hyperparametern zu finden. Sie möchten jede mögliche Kombination aus einer Gruppe von angegebenen diskreten Werten ausprobieren. Welche Art von Sampling sollten Sie verwenden?
Zufälliges Sampling
Gitterabtastung
Bayesische Probenahme
Sie verwenden die Hyperparameteroptimierung, um ein optimales Modell basierend auf einer Zielmetrik mit dem Namen "AUC" zu trainieren. Was sollten Sie in Ihrem Schulungsskript tun?
Importieren Sie das Protokollierungspaket, und verwenden Sie eine logging.info()-Anweisung, um die AUC zu protokollieren.
Schließen Sie eine print()-Anweisung ein, um den AUC-Wert in den Standardausgabedatenstrom zu schreiben.
Verwenden Sie eine mlflow.log_metric()-Anweisung, um den AUC-Wert zu protokollieren.
Sie müssen alle Fragen beantworten, bevor Sie Ihre Arbeit überprüfen können.
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