Özet - Model seçimi
- Makine Öğrenmesi kursu
- Başlangıç
- Ders 92/112
- 6 dk
Bu grupta cross-validation, grid search ve hiperparametre ayarını öğrendin.
Özet: model seçimi
Bu grupta:
- Model seçimi adil karşılaştırma ister; test kümesi seçime karışmaz.
- Sapma (çok basit) ve varyans (çok esnek) arasındaki denge.
cross_val_scorevecross_validateile K katlı doğrulama; ortalama ± std.GridSearchCVkombinasyonları dener;best_params_,best_estimator_.- Hiperparametreler senin seçtiğin, parametreler öğrenilen değerlerdir;
validation_curveetkisini gösterir.
Orta seviyede çapraz doğrulama ve ızgara aramasını pipeline'larla birlikte ayrıntılı göreceksin.
Uygulama Ağaç derinliğini seç
Meme kanseri eğitim kümesinde {"max_depth": [2, 3, 4, 6, None]} ızgarasıyla GridSearchCV(DecisionTreeClassifier(random_state=0), ..., cv=5) çalıştır. best_params_, best_score_ (round(..., 3)) ve test skorunu (round(..., 3)) alt alta yazdır.
Başlangıç kodu
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
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)
# buraya yazÖrnek çözüm
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
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)
gs = GridSearchCV(DecisionTreeClassifier(random_state=0), {"max_depth": [2, 3, 4, 6, None]}, cv=5)
gs.fit(X_train, y_train)
print(gs.best_params_)
print(round(gs.best_score_, 3))
print(round(gs.score(X_test, y_test), 3))Beklenen çıktı
{'max_depth': 2}
0.927
0.888
Soru ve cevaplar
Dersin sorularını cevaplarıyla birlikte inceleyebilirsin. Kendini denemek istersen dersi interaktif olarak çöz.
1 Doğru model seçimi akışı hangisidir?
- CV'yi test kümesinde yap
- Böl → eğitimde CV ile seç → testte bir kez ölç Doğru cevap
- Testte dene → en iyiyi seç
- Tüm veride eğit ve ölç
Açıklama: Test kümesi yalnızca son, bağımsız ölçüm içindir.
2 Izgara aramasını 5 katla kur.
Soru
gs = GridSearchCV(model, izgara, ____=5)
Cevap
gs = GridSearchCV(model, izgara, cv=5)Açıklama: cv katman sayısını ya da bir bölme nesnesini alır.
3 Araçları eşleştir.
| Kavram | Anlamı |
|---|---|
cross_val_score |
K skor |
GridSearchCV |
Kombinasyon araması |
validation_curve |
Tek ayar taraması |
best_estimator_ |
Seçilen model |