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Verbeux dans l'apprentissage automatique

Mary-Kate Olsen
Libérer: 2024-10-16 18:12:02
original
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Verbeux

Un indicateur en programmation qui contrôle le niveau de sortie généré lors de l'exécution d'un programme. Il détermine la quantité d'informations affichées à l'utilisateur, allant de l'absence de sortie (mode silencieux) aux journaux détaillés comprenant des mises à jour de progression, des mesures et des informations de diagnostic supplémentaires.

Utilisation :

  • Verbose=0 : Aucune sortie n'est générée.
  • Verbose=1 : le résultat de base est affiché, comprenant généralement des indicateurs de progrès.
  • Verbose=2 : un résultat détaillé est fourni, y compris des métriques complètes et une journalisation supplémentaire.

Images

Verbeux :0
Verbose in Machine Learning

Verbeux :1
Verbose in Machine Learning

Verbeux :2

Verbose in Machine Learning

Tableau : Niveaux de verbosité par défaut dans les cadres d'apprentissage automatique

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.
Cadre

Varbosité par défaut

Description
ête>
    Keras/TensorFlow
verbeux=1 Sortie de base avec une barre de progression. Scikit-Learn
  • Généralement verbeux=0 Aucune verbosité définie par défaut ; varie selon l’estimateur. La plupart des estimateurs sont par défaut 0. XGBoost
  • verbosité=1 Affiche les avertissements et les informations de progression. LightGBM verbosité=1 Fournit des informations sur la progression pendant l'entraînement. PyTorch Aucun indicateur détaillé direct La journalisation peut être contrôlée à l'aide de différentes bibliothèques de journalisation. Quand utiliser : Utilisez verbose=0 pour les opérations silencieuses, le traitement par lots ou les exécutions en production. Utilisez verbose=1 pour une formation générale lorsque vous souhaitez des mises à jour de base. Utilisez verbose=2 lorsque vous devez surveiller de près chaque détail ou déboguer le modèle.
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