示例:超参数优化作业 - Amazon SageMaker
AWS 文档中描述的 AWS 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异,请参阅中国的 AWS 服务入门

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

示例:超参数优化作业

此示例显示了如何创建新的笔记本用于配置和启动超参数优化作业。优化作业使用 XGBoost 算法 来训练模型,以预测客户在通过电话联系 后是否将在银行注册定期存款。

您可以使用低级别 AWS SDK for Python (Boto) 配置和启动超参数优化作业,使用 AWS 管理控制台 监控超参数优化作业的状态。您还可以使用 Amazon SageMaker 高级 Amazon SageMaker Python SDK 配置、运行、监控和分析超参数优化作业。有关更多信息,请参阅 https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk

Prerequisites

要运行此示例中的代码,您需要