Ausführlich im maschinellen Lernen

Ausführlich

Ein Flag in der Programmierung, das den Ausgabepegel steuert, der während der Ausführung eines Programms generiert wird. Es bestimmt, wie viele Informationen dem Benutzer angezeigt werden, von keiner Ausgabe (unbeaufsichtigter Modus) bis hin zu detaillierten Protokollen, die Fortschrittsaktualisierungen, Metriken und zusätzliche Diagnoseinformationen enthalten.

Verwendung:

• Verbose=0: Es wird keine Ausgabe generiert.
• Ausführlich=1: Die grundlegende Ausgabe wird angezeigt, normalerweise einschließlich Fortschrittsanzeigen.
• Verbose=2: Es wird eine detaillierte Ausgabe bereitgestellt, einschließlich umfassender Metriken und zusätzlicher Protokollierung.

Bilder

Ausführlich:0

Ausführlich:1

Ausführlich:2

Tabelle: Standardausführlichkeitsstufen in Frameworks für maschinelles Lernen

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.

Rahmen

Standardausführlichkeit

Beschreibung

Keras/TensorFlow

verbose=1 Grundlegende Ausgabe mit einem Fortschrittsbalken. Scikit-Learn

Normalerweise ausführlich=0 Standardmäßig ist keine Ausführlichkeit festgelegt; variiert je nach Schätzer. Die meisten Schätzer sind standardmäßig auf 0 eingestellt. XGBoost

verbosity=1 Zeigt Warnungen und Fortschrittsinformationen an. LightGBM verbosity=1 Bietet Fortschrittsinformationen während des Trainings. PyTorch Kein direktes ausführliches Flag Die Protokollierung kann mithilfe verschiedener Protokollierungsbibliotheken gesteuert werden. Wann anzuwenden: Verwenden Sie verbose=0 für stille Vorgänge, Stapelverarbeitung oder Produktionsläufe. Verwenden Sie verbose=1 für allgemeine Schulungen, wenn Sie grundlegende Aktualisierungen wünschen. Verwenden Sie verbose=2, wenn Sie jedes Detail genau überwachen müssen oder das Modell debuggen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusführlich im maschinellen Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!