Grid Search

Grid Search に関しては、機械学習分野の図書に載っています。

H2O flow にて実装されていないのか？と調べてみると、ありました。
https://github.com/h2oai/h2o-3/blob/master/h2o-docs/src/product/tutorials/random%20hyperparmeter%20search%20and%20roadmap.md

以前より、右端にある「Grid?」のチェックボックスはなんだろう？説明表示の展開？などと思っていたのですが、これが Grid Search 機能の on/of だったのですね。Python で組むなら、H2Oでなくても良いのでは？と考え始めていましたので、危ういところでした。

使ってみると、便利。
Cartesian Grid では、隠れ層、epoch数などの値を複数入力すると、それらの組み合わせでモデルを作成してくれます。計算結果は validation の log loss 順で表示されます。すべての結果も一覧表示できますので、EXCEL にコピペすれば AUC 等でソートできます（flow上でできないのかな？）。

まだ、 Random Search は使っていませんし、作った Grid Model の消し方、結果一覧とモデル番号の対応もわかりません。
ずいぶんと楽になりましたが、もう少し触ってみる必要がありそうです。