Курс Python → Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
Для оптимизации гиперпараметров в Python-скрипте необходимо выполнить 3 простых шага. Второй шаг включает в себя использование функции train_evaluate в качестве цели для оптимизации в любой библиотеке оптимизации неизвестной функции, такой как «черный ящик». Одним из популярных выборов для этой цели является библиотека Scikit Optimize.
Scikit Optimize предоставляет удобный интерфейс для оптимизации гиперпараметров, позволяя выбирать из различных методов оптимизации, таких как случайный поиск, а также байесовскую оптимизацию. Эти методы позволяют находить оптимальные значения гиперпараметров для вашей модели, улучшая ее производительность.
Пример использования Scikit Optimize для оптимизации гиперпараметров может выглядеть следующим образом:
from skopt import gp_minimize
from skopt.space import Real, Integer
from skopt.utils import use_named_args
# Определение функции train_evaluate для оптимизации
@use_named_args(dimensions=[Real(0.1, 1.0, name='learning_rate'), Integer(1, 100, name='n_estimators')])
def train_evaluate(learning_rate, n_estimators):
# Ваш код обучения модели и оценки ее производительности
return -accuracy
# Оптимизация гиперпараметров
result = gp_minimize(train_evaluate, dimensions=[Real(0.1, 1.0, name='learning_rate'), Integer(1, 100, name='n_estimators')], n_calls=10)
В данном примере мы используем байесовскую оптимизацию для нахождения оптимальных значений learning_rate и n_estimators. После нескольких вызовов train_evaluate с различными значениями гиперпараметров, библиотека Scikit Optimize найдет комбинацию, которая дает наилучшую производительность модели.
Другие уроки курса "Python"
- Изменение переменной в Python: nonlocal
- Библиотека itertools: объединение списков
- Декораторы для регистрации функций
- Уникальные значения из списка
- Встраивание HTML в Jupyter Notebook
- Хеши в Python
- Удаление и повторная вставка ключа в OrderedDict
- Замена подстроки
- Метод get для словаря
- Передача неизвестных аргументов в Python.
- Функция enumerate в Python
- Показ всплывающих окон Tkinter
- Подписка на SelectelNews в Twitter
- Python-dateutil — работа с датами
- Конкатенация строк в Python
- Работа с дробями в Python
- Создание пар из последовательностей
- Оператор is в Python
- Функция product() в Python
- Объединение списков в Python
- Создание пользовательской коллекции в Python
- Отступы в Python
- Объединение словарей в Python
- Глобальные переменные в Python
- Вычисление натуральных логарифмов в NumPy
- Модуль os: работа с файлами и папками
- Запуск внешнего кода в Jupyter
- Создание словарей и множеств в Python
- Создание объекта timedelta
- Декоратор total_ordering для класса Point
- Поиск email
- Тестирование с responses
- Добавление Progressbar в Python
- Работа со строками в Python.
- PATCH-запрос с библиотекой requests
- Область видимости переменных в Python
- Создание тестовых данных с Faker
- Concrete Paths — метод .with_suffix()
- Просмотр внешних файлов в %pycat
- Создание вложенных циклов for
- Поиск индекса элемента в списке
- Декораторы в Python
- Вывод баннеров
- Обход дочерних элементов BeautifulSoup
- Метод join() с набором
