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"
- Типы возвращаемых значений в Python
- Операции со строками в Python
- Создание класса в Python
- Объединение списков в Python
- Генерация тестовых данных с factory_boy
- Проверка класса объекта
- Обновление ключей в Python
- Проверка строки на палиндром
- Установка и использование Telegram API в Python
- Работа с SQLite в Python
- Метод __ixor__ для побитового исключающего ИЛИ
- Оператор continue в Python
- Любовь к Python
- Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
- Модуль subprocess: запуск внешних команд
- Поиск наиболее частого элемента в списке
- Измерение времени выполнения кода
- Работа с Requests для HTTP-запросов
- Функция eval() в Python
- Метод get для словарей
- Определение функций с необязательными аргументами
- Скрытие вывода данных
- Создание файла с проверкой ошибки
- Получение имени функции с помощью inspect
- Замена символов в Python
- Magic Commands — улучшение работы с Python
- Работа с массивами в Python
- Работа с контекстным менеджером Pool
- Управление контекстом выполнения
- Установка пакета в Python
- Сортировка списка по индексам
- Работа с рекламными данными в Pandas
- Работа со случайными элементами
- Очистка списка от False, None, 0, «»
- Python defaultdict добавление ключа
- Генерация случайных данных в NumPy
- Установка и использование Logzero
- Установка Git и AWS CLI
- Модуль subprocess: запуск внешних команд
- Определение относительного пути
- Python: цикл for и оператор присваивания
- Поиск индекса элемента
- Курс Data Scientist в медицине
- Структура данных deque в Python
