データを入力し、DataRobotで回帰予測させたところ、Light Gradient Boosted Trees Regressor with Early Stopping モデルが上位に来ました。指標はRMSEです。
Light Gradient Boosted Trees Regressor with Early Stopping モデルについて、説明タブのブループリントを確認し、Light Gradient Boosted Trees Regressor with Early Stopping モデルのノードをクリックしたところ、学習に使用したハイパーパラメータなどが表示されました。この中に「Forest: n_estimators : 1」という項目がありました。この項目について、n_estimatorsが1のとき最もvalidationのscoreがよい、という認識でした。
しかし、同モデルの評価タブの高度なチューニングを選択し、パラメータをcsvエクスポートし、中身を確認したところ、n_estimatorsが10のとき最もスコア列が良い(低い)結果となっておりました。
パラメータの探索の結果、n_estimatorsはどの値のとき最も精度が良い結果となっているのでしょうか。
稚拙な文章で申し訳ありませんが、有識者の方々、ご教示ください。
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