기계 학습의 장황함-파이썬 튜토리얼-php.cn

기계 학습의 장황함

Mary-Kate Olsen

풀어 주다： 2024-10-16 18:12:02

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말 수가 많은

프로그램 실행 중에 생성되는 출력 수준을 제어하는 프로그래밍 플래그입니다. 출력 없음(자동 모드)부터 진행률 업데이트, 지표 및 추가 진단 정보가 포함된 자세한 로그까지 사용자에게 표시되는 정보의 양을 결정합니다.

사용:

Verbose=0: 출력이 생성되지 않습니다.
Verbose=1: 일반적으로 진행률 표시기를 포함하여 기본 출력이 표시됩니다.
Verbose=2: 포괄적인 지표와 추가 로깅을 포함한 자세한 출력이 제공됩니다.

이미지

상세:0
Verbose in Machine Learning

상세:1
Verbose in Machine Learning

상세:2

Verbose in Machine Learning

표: 기계 학습 프레임워크의 기본 상세 수준

Framework	Default Verbosity	Description
Keras/TensorFlow	verbose=1	Basic output with a progress bar.
Scikit-Learn	Typically verbose=0	No verbosity set by default; varies by estimator. Most estimators default to 0.
XGBoost	verbosity=1	Displays warnings and progress information.
LightGBM	verbosity=1	Provides progress information during training.
PyTorch	No direct verbose flag	Logging can be controlled using different logging libraries.

프레임워크

기본 상세 표시

설명

상세=1 진행 표시줄이 있는 기본 출력 Scikit-Learn

일반적으로 장황함=0 기본적으로 자세한 내용은 설정되지 않습니다. 견적자에 따라 다릅니다. 대부분의 추정값은 기본값이 0입니다. XGBoost

상세함수=1 경고 및 진행 정보를 표시합니다. LightGBM 상세함수=1 훈련 중 진행 상황 정보를 제공합니다. 파이토치 직접 자세한 플래그 없음 로깅은 다양한 로깅 라이브러리를 사용하여 제어할 수 있습니다. 사용 시기: 자동 작업, 일괄 처리 또는 프로덕션 실행에는 verbose=0을 사용하세요. 기본 업데이트를 원하는 경우 일반 교육에 verbose=1을 사용하세요. 모든 세부 사항을 면밀히 모니터링해야 하거나 모델을 디버깅하는 경우 verbose=2를 사용하세요.

위 내용은 기계 학습의 장황함의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!