So reduzieren Sie die Laufzeit in Azure ML für Entscheidungsbaum und Entscheidungsstruktur

Question

Ich versuche, ein Regressionsmodell für einen Datensatz mit mehr als 2000000 Zeilen auszuführen. Ich habe versucht, lineare Regression zu verwenden und die Entscheidungsbaum-Regression verstärkt, ohne Modell-Hyperparameter zu tunen, ich habe nicht die erwartete Genauigkeit erhalten. Also habe ich versucht, Tune Modell Hyperparameter für den verstärkten Entscheidungsbaum zu verwenden, das Modell läuft über 20 min. die Entscheidungs-Gesamtstruktur dauert auch zu lange (auch ohne Modell-Hyperparameter). Gibt es eine Möglichkeit, die Laufzeit zu reduzieren, ohne die Ergebnisgenauigkeit zu sehr zu beeinträchtigen?

wird Sampling die Ausgabe beeinflussen (sagen wir, ich nahm 0,5 als Abtastrate)?

Answer 1

Die Ausführungszeit in AzureML Studio hängt von der Preisstufe ab. Die kostenlose Version führt eine Knotenausführung zu der Zeit durch, während die Standard-Preisstufe die Ausführung zu einem Zeitpunkt mehrfach ausführt.