機器學習中的冗長

冗長

程式設計中的一個標誌，用於控製程式執行期間​​產生的輸出等級。它決定向用戶顯示多少信息，範圍從無輸出（靜默模式）到包括進度更新、指標和其他診斷信息的詳細日誌。

用法：

• Verbose=0：不產生輸出。
• Verbose=1：顯示基本輸出，通常包含進度指示器。
• Verbose=2：提供詳細輸出，包括綜合指標和附加記錄。

圖片

詳細：0

詳細：1

詳細：2

表格：機器學習框架中的預設詳細程度

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.

框架

預設詳細程度

描述 標題>

Keras/TensorFlow

詳細=1 帶有進度條的基本輸出。 Scikit-Learn

通常很詳細=0 預設沒有設定詳細程度；因估算器而異。大多數估算器預設為 0。 XGBoost

詳細程度=1 顯示警告和進度資訊。 LightGBM 詳細程度=1 在訓練期間提供進度資訊。 PyTorch 沒有直接詳細標誌 可以使用不同的日誌庫來控制日誌記錄。 表> 何時使用： 使用 verbose=0 進行靜默操作、批次或生產運作。 當您需要基本更新時，請使用 verbose=1 進行一般訓練。 當您需要密切監控每個細節或偵錯模型時，請使用 verbose=2。

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