Optunaを用いたハイパーパラメータチューニングにおける評価指標の自動最適化

Optunaを用いたハイパーパラメータチューニングにおける評価指標の自動最適化とは

Optunaを用いたハイパーパラメータチューニングにおける評価指標の自動最適化とは、機械学習モデルの訓練において、モデルの性能を評価する指標そのもの、あるいは複数の指標の組み合わせ方をOptunaの探索空間に含め、最適なハイパーパラメータと同時に自動で探索・決定する先進的な手法です。これは「精度評価の基準」という親トピックにおいて、単一の評価指標に縛られず、より多角的かつ柔軟なモデル最適化を可能にするアプローチとして位置づけられます。特に、ビジネス要件に応じて複数の評価指標（例：精度、再現率、F値など）のバランスが重要な場合に有効です。

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