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"
- Использование super() в Python
- Python и Монти Пайтон
- Метод __irshift__ для побитового сдвига вправо
- Использование функции product
- globals и locals
- Названия переменных
- Объединение списков с помощью zip
- Разделение строки с помощью split()
- Работа с PosixPath() в Python
- Декораторы в Python
- Метод classmethod
- Numpy: разбиение массивов
- Профилирование кода
- Гибкие функции Python
- Метод index() в Python
- Оптимизация параметров в Python
- Dict Comprehension в Python
- Группы исключений в Python
- Участие в сообществе @selectel
- Работа с итераторами через срезы
- Обмен данными с asyncio.Queue
- Передача неизвестных аргументов в Python.
- Использование двоеточия в Python
- Функция pow() — возвести число в степень
- Переворот строки
- Лимиты на ресурсы Python
- Работа со строками
- Обучение модели с указанием эпох
- Фильтрация входных данных в Python
- Сравнение def и lambda в Python
- Переворот последовательности
- Работа со слайсами
- Просмотр внешнего файла в Python
- Оператор (*) в Python
- Скрытие вывода данных
- Преобразование строк в числа с плавающей запятой
- Получение имени функции с помощью inspect
- Создание вложенных циклов for
- Методы обработки строк в Python
- Получение ID текущего процесса
- Библиотека Rich: форматирование текста
- Множественное назначение в Python
- Создание OrderedDict
- Генераторы списков в Python
- Python Метод del.
- Метод join для наборов
- Бинарный поиск
