sklearn_crfsuite.CRF用に定義された他のアルゴリズム用にハイパーパラメータを定義する方法

では、 https://sklearn-crfsuite.readthedocs.io/en/latest/api.html#sklearn_crfsuite.CRF "rel =" nofollow noreferrer "> sklearn_crfsuite 、cross_validatingクラスに渡す必要があるパラメータ空間 RandomizedSearchCV は以下のように定義されています。

params_space = {
    'c1': scipy.stats.expon(scale=0.5),
    'c2': scipy.stats.expon(scale=0.05),
}

この例では、表示されるアルゴリズムは "lbfgs"です。 sklearn_crfsuiteでサポートされている他のアルゴリズムは、 "l2sgd"、 "ap"、 "pa"、 "arow"です。どのように変数 params_space を定義するべきですか?

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2 答え

C1 and C2 are coefficients for L1 and L2 regularization, respectively. You can use the same definition of params_space regardless of the optimization algorithm.

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You can check in the documentation which parameters apply to which algorithm. Depending on the algorithm you can optimize different ones, such as c1 and c2 but also epsilon or gamma. https://sklearn-crfsuite.readthedocs.io/en/latest/api.html

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