问题描述
我尝试使用 VW 的超搜索脚本进行超参数优化。但是，我注意到无论我尝试优化什么参数，结果总是相同的： vw-hypersearch results
为了更好地理解，这里有一些数据点：
shared |User interests= activities= custom_attrs= device=MOBILE city=Brasília |Session pageViews=0 tabViews=0 sessions=1
0:1.0:0.2 |Action variation=default
|Action variation=var1
|Action variation=var2
|Action variation=var3
|Action variation=var4
shared |User interests= activities= custom_attrs= device=MOBILE city=São Paulo |Session pageViews=0 tabViews=0 sessions=2
|Action variation=default
0:1.0:0.2412 |Action variation=var1
|Action variation=var2
|Action variation=var3
|Action variation=var4
shared |User interests= activities= custom_attrs= device=MOBILE city=Ouro Branco |Session pageViews=0 tabViews=0 sessions=1
|Action variation=default
|Action variation=var1
0:1.0:0.3023 |Action variation=var2
|Action variation=var3
|Action variation=var4
有谁知道为什么大众的产量总是一样的？可能的原因有哪些？
谢谢！
解决方法
您的命令行中似乎缺少一些选项。至少您需要指定 -q 选项，在您的情况下可能是 import pandas
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
import plotly
fig = px.choropleth(df,geojson=asia,locations='country',color='population',color_continuous_scale="reds",scope = 'asia',featureidkey="properties.admin",labels={'population':'Population Count'},center={"lat": 30,"lon": 100})
fig.show()
plotly.offline.plot(fig,filename='myplot.html')
您能否将其添加到大众汽车选项列表中并重试？
,结果都一样意味着预测都是一样的。如果您手动运行各种超参数选择，您是否观察到预测稳定性？