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はじめに python 機械学習の6章には、GridSearchによるハイパーパラメータチューニングの方法は載ってい... はじめに python 機械学習の6章には、GridSearchによるハイパーパラメータチューニングの方法は載っていました。 やはり、ベイズ最適化によるハイパーパラメータチューニングもおさえておきたいです。Kaggleなどでよく使われているhyperoptを実際に使ってみました。この際、以下のことにハマってしまいました。 乱数シードを固定し、結果を再現する RandomForest、LightGBMのn_estimatorsの様に整数型として扱う 自分の備忘録を兼ねて、hyperoptの使い方を上記の点に重きを置きながら記事を書きたいと思います。 この記事を書くにあたっては、以下の記事を参考にさせてもらいました。筆者の皆さんにここでお礼を申し上げます。 hyperoptって何してんの? hyperoptで再現性を担保するために必要なパラメータ設定について Hyperparameters tu