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"
- Сортировка списка по индексам
- Введение в PyTorch
- Работа со строками в Python
- Удаление ресурса в Python
- Создание вложенного генератора
- Преобразование числа в список цифр
- Оператор морж в Python 3.8
- Генераторные функции в Python
- Установка и использование pyshorteners
- Работа с датой и временем в Python
- Python groupby() из itertools: работа с повторяющимися элементами
- Создание и использование модулей в Python
- Нахождение максимального значения и его индекса в списке
- Нахождение отличий в списках
- Пространство имен в Python
- Изменяемые и неизменяемые объекты
- Работа с контекстными переменными
- Поиск кода
- Создание таблиц в Python с PrettyTable
- Форматирование данных с помощью pprint
- Метод __getitem__ в Python
- Функция product() из itertools
- Вставка переменных в шаблоны Flask
- Измерение времени выполнения кода
- Инициализация структур данных
- None в Python: использование и особенности
- Печать календаря в Python
- Мониторинг работы программы Py-spy
- Глобальные переменные в Python
- Метод __ixor__ для побитового исключающего ИЛИ
- Генерация тестовых данных с factory_boy
- Подсчет элементов в Python
- Копирование и вставка текста в Python
- Отрицательные индексы списков в Python
- Преобразование данных в Python
- Множества и frozenset
- Запуск внешних программ с subprocess
- Поиск самого частого элемента
- Python reversed() функция
- Справка по импортированным модулям
- Функция pow() — возвести число в степень
- Цикл while в Python
