Özet - Grid search

Bu grupta GridSearchCV ve hiperparametre ayarını öğrendin.

Özet: ızgara araması

Bu grupta:

Hiperparametreler CV ile, yalnızca eğitim kümesinde aranır; ızgaralar logaritmik kurulur.
GridSearchCV: kartezyen çarpım, scoring, refit, n_jobs.
Sözlük listesiyle koşullu ızgara; ParameterGrid ile sayım.
best_params_, best_estimator_, cv_results_; kenarda kalan optimum ızgarayı genişletme işaretidir.
best_score_ iyimserdir; büyük aramalarda RandomizedSearchCV.

Uygulama Model seçimi tek aramada

Pipeline([("olcek", StandardScaler()), ("model", SVC())]) için ızgarada "model" adımını [SVC(), LogisticRegression(max_iter=5000), KNeighborsClassifier()] arasında dene. GridSearchCV(..., cv=5) ile seçilen modelin sınıf adını (type(gs.best_params_["model"]).__name__) ve test doğruluğunu round(..., 3) ile alt alta yazdır.

Örnek çözümü göster

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0, stratify=y)

pipe = Pipeline([("olcek", StandardScaler()), ("model", SVC())])
gs = GridSearchCV(pipe, {"model": [SVC(), LogisticRegression(max_iter=5000), KNeighborsClassifier()]}, cv=5)
gs.fit(X_train, y_train)
print(type(gs.best_params_["model"]).__name__)
print(round(gs.score(X_test, y_test), 3))

Kendini test et

Aynı bütçeyle 5 parametreli büyük bir uzayı aramak için hangisi genellikle daha verimlidir?
- Tam GridSearchCV
- Elle deneme
- Test kümesinde arama
- RandomizedSearchCV
Cevabı göster

RandomizedSearchCV — Rastgele arama önemli parametrelerin daha çok farklı değerini dener.

Aramayı tüm çekirdeklerde çalıştır.

gs = GridSearchCV(pipe, izgara, cv=5, ____=-1)

Cevabı göster

gs = GridSearchCV(pipe, izgara, cv=5, n_jobs=-1)

Araçları eşleştir.

GridSearchCV

Tüm kombinasyonlar
RandomizedSearchCV

n_iter örnek
ParameterGrid

Kombinasyon listesi
cv_results_

Ayrıntılı sonuçlar

Sıradaki ders: SVM nedir?

Deneyiminizi Geliştiriyoruz

Çerez Tercihleri

Kesinlikle Gerekli Çerezler

Analitik Çerezler