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"
- Принцип одной функции
- Объединение коллекций в Python
- Атрибуты массивов в Numpy
- Копирование в Python
- Профилирование с Pandas
- Переименование файлов в Python
- Многоточие в Python
- Работа с переменными в Python
- Работа со словарями Python
- Импорт модулей в Python 3.12
- Деление в Python
- Итерации в Python
- Генерация тестовых данных с factory_boy
- Разделение функций на этапы
- Обработка данных в Python
- Оптимизация сравнения в Python
- Работа с модулем random
- Импорт модулей и пакетов в Python
- Генераторы и сеты в Python
- Python enumerate() функции
- Подсчет количества элементов в списке
- Numpy: разбиение массивов
- Декораторы в Python
- Лямбда-функции в defaultdict
- Использование функции enumerate()
- Копирование объектов в Python
- Преобразование в float
- Проверка типов с помощью isinstance
- Преобразование текста в речь с Python
- Динамическая типизация в Python
- Повторение элементов списков
- Удаление ресурса в Python
- Руководство по библиотеке pydantic
- Объединение, распаковка и деструктуризация
- Преобразование регистра строк
- Бинарный поиск
- Кортеж в Python: создание и использование
- Генерация резюме в Gensim
- Оператор is в Python
- Автоматизация скриптов на AWS Lightsail.
- Поиск частых элементов в списке
- Форматирование строк в Python
- Установка Python3.7 и PIP
- Преобразование чисел в слова
- Упрощение условных выражений с тернарным оператором
- Обработка StopIteration в Python
- Применение команды break
- Генераторы словарей и множеств
