この手の作業ログ置き場にTruthSocialは実に良かったんだけど、特に悪事を働いた訳でもないのに突然BANされた…。シンプルで良いUIで客層以外は気に入っていたのに…。

全部使った計測終ってた。Cは0.46か。まぁそんなとこか。 Best F1 Score: 0.6817 Best Params: classifier: LinearSVC svc_C: 0.4608637422159987 svc_class_weight: None svc_loss: squared_hinge

つか0.21って何かふわふわ過ぎて実使用だと誤爆多くならぬかしら。

LinierSVCのCの最適値、データの10%だと0.5832153300145995、50%つかってやってみると0.21440684763809983　と言い出して違い過ぎて信用ならぬので、もう全量でやるしか。２，３日PC点けっぱなしでCPU100%になるが大丈夫かの…。

れいわが消えたのは良しとして、こんどはみらいやら参政やらが出てきたし…

普通にpipでインストールできて普通にサンプルが最後まで正常に通るoptunaは神FW

optunaは一発で最後まで通った。

Gemini先生、FLAMLにもギブアップ宣言。 Auto-sklearn(Pythonバージョンがダメ)、Auto-sklearn2(マルチラベルがダメ)、FAML(色々あってダメ)、これで３つ目。 Python 3.12とscikit-learnでマルチラベルってそこまで鬼門なのか。

auto-sklearn2はマルチラベルに非対応。解散！

Python 3.12でauto-sklearnやりたくて、渋々入れたauto-sklearn2、本家のauto-sklearnと意外とコンパチでなくてエラー続発で面倒だな…。 https://github.com/agnelvishal/auto_sklearn2 つかauto-sklearnの売りだったメタラーニング使わんとか言ってるし…。