fANOVA 是一种用于评估算法超参数重要性的工具。它以算法的不同超参数设置收集的性能数据作为输入，拟合一个随机森林来捕捉超参数与性能之间的关系，然后应用函数方差分析 (functional ANOVA) 来评估每个超参数以及超参数的低阶交互对性能的重要性。
软件
fANOVA 包可以在我们的 github 页面 (外部链接) 上获取。文档可在 github.io (外部链接) 上找到。
参考文献
Frank Hutter, Holger Hoos, and Kevin Leyton-Brown.
一种高效的评估超参数重要性方法 [pdf] [pdf 长版本] [bib]
发表于：国际机器学习会议 (ICML’14)。