前回に引き続き、今回もoptunaでハイパーパラメーターのチューニングを行います。

今回のアルゴリズムはXGBoost。

# 目的関数
def objective(trial):
# データセットの作成
dtrain = xgb.DMatrix(df_X_train, label=df_y_train)
dvalid = xgb.DMatrix(df_X_valid, lab[…]

pythonの機械学習用のライブラリの一つ、optunaでSVMのHPチューニングを行う。

optunaの恩恵を受けられるのはXGBoostやLightGBM、DeepLeaningなどのHP調整に時間のかかるアルゴリズムが中心だが、データセットが大きくなるとSVMもかかる時間が膨大になる。

（そもそも大きなデータセットでSVM使うなというのもあるけど。）

 
ライブラリのインポート
import num[…]