Autogluon自动机器学习模型CayleyPy项目参数配置与实验数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Autogluon, 自动机器学习, CayleyPy, 参数配置, 实验, 深度学习, 机器学习, 超参数, 学习率, 训练轮数
数据概述：
本数据集包含了使用Autogluon自动机器学习框架在CayleyPy项目上进行的参数配置和实验结果。CayleyPy项目可能涉及特定的数学或计算任务，数据集记录了不同维度（dimension）、学习率（learning rate, lr）以及训练轮数（epoch）等超参数设置下的实验配置信息。具体而言，数据集涵盖了多种超参数组合，包括不同维度（19, 20, 22, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 60, 75, 100, 200）的实验，每个维度下又包含了多种学习率和训练轮数的组合，例如学习率为0.001和0.000001，训练轮数为41或2000。同时，每个配置都附带了Kaggle的代码链接，方便用户查阅实验细节。
数据用途概述：
该数据集可用于深入分析Autogluon在特定项目（CayleyPy）上的表现，研究不同超参数对模型性能的影响。研究人员可以利用此数据进行超参数调优，优化模型配置，提升模型的预测精度和效率。此外，该数据集也为学习Autogluon的使用、理解超参数对模型性能的影响提供了实践案例。通过分析不同配置下的实验结果，用户可以更好地理解Autogluon的自动化特性，并将其应用于其他机器学习项目中。同时，数据集附带的Kaggle代码链接，为用户提供了可复现的实验环境，方便用户进行进一步的研究和探索。
