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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Форматирование чисел в Python
  2. Модуль Operator в Python
  3. Работа с timedelta в Python
  4. Метод __index__ в Python
  5. Взаимодействие с sys
  6. Получение значений из словарей
  7. Множественное наследование в Python
  8. Работа с Enum в Python3.
  9. Преобразование строк в числа с плавающей запятой
  10. Метод __ixor__ для побитового исключающего ИЛИ
  11. Форматирование строк в Python
  12. Списковое включение в Python
  13. Поиск наиболее частого элемента
  14. Оценка точности модели
  15. Рациональные числа в Python
  16. *args и **kwargs в Python
  17. Транспонирование матрицы в Python
  18. Операторы объединения в Python 3.9
  19. Декоратор защиты анонимных пользователей
  20. Форматирование строк в Python.
  21. Работа с GitHub в Telegram
  22. Удаление элементов во время итерации
  23. Работа с файлами в Python
  24. Регулярные выражения в Python
  25. Magic Commands — улучшение работы с Python
  26. Декораторы в Python
  27. Преобразование букв в нижний регистр
  28. Проверка типов с помощью isinstance
  29. Подсчет частотности элементов в Python
  30. Потоковый ввод в Python
  31. Сортировка данных с лямбда-функциями
  32. Декораторы в Python
  33. Установка и обучение ChatterBot
  34. Метод clear для коллекций
  35. Функции range() в Python
  36. Объединение коллекций в Python
  37. Работа с контекстными переменными
  38. Использование super() в Python
  39. Присвоение и ссылки
  40. Роль запятой в Python
  41. Создание namedtuple из словаря
  42. Работа с множествами в Python
  43. Переменные в Python
  44. Объединение строк с помощью метода join
  45. Работа с collections в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию