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"
- Обработка элементов в Python
- Разработка Telegram-ботов
- Замена атрибута в именованном кортеже
- Копирование объектов в Python
- Метод radd для пользовательских чисел
- Работа с CSV файлами в Python
- Retrying в Python: повторные вызовы
- Создание класса очереди
- Использование эмодзи в Python
- Удаление файлов и папок в Python
- Транспонирование матрицы
- OrderedDict — упорядоченный словарь
- Поиск индекса элемента
- Тестирование функции сложения
- Установка и использование howdoi
- Метод __iand__ для пользовательских классов
- Кортеж в Python: создание и использование
- Карта бомбоубежищ в Москве и Питере
- Получение размера объекта с sys.getsizeof()
- Функция enumerate() в Python
- Фильтрация списка от «ложных» значений
- Функция zip() в Python
- Строковое представление объектов
- JSON в Python: модуль, dump, dumps, load
- Обрезка изображения с Pillow
- Передача неизвестных аргументов в Python.
- Python Метод Union Множеств
- Передача аргументов через **arguments
- Новшества Flask 2.0
- Обмен значений переменных в Python
- Метод lt для сортировки объектов
- Метод pop() списка
- Работа с очередями в Python
- Операции с комплексными числами
- Синхронизация потоков с time.sleep()
- Тайное преобразование типа ключа
- Получение текущей даты и времени с помощью datetime
- Декораторы в Python
- Установка и использование библиотеки google
- Контроль точности вывода чисел
- Поиск частого элемента
- Работа с JSON данными в Python
- Сортировка данных с лямбда-функциями
- Перехват исключений в Python
- Деление в Python
