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. Методы обработки строк в Python
  2. Скрытие вывода данных
  3. Работа с географическими данными.
  4. Пропуск строк в файле с itertools
  5. Копирование объектов в Python
  6. Метод gt в Python
  7. Создание новой даты в Python
  8. Отправка HTTP-запросов с User-Agent
  9. Работа с файлами в Python
  10. Форматирование строк с помощью f-строк
  11. Участие в LP стейкинге Waves
  12. Основные функции и модули Python
  13. Разница между датами
  14. Обработка ошибок в Python
  15. Удаление дубликатов из списка
  16. Оператор is в Python
  17. Изменение IP-адреса в Python
  18. Оптимизация сравнения в Python
  19. Работа с Enum в Python3.
  20. Деление в Python
  21. Переопределение унарных операторов
  22. Генератор списка с условием if
  23. Проверка файла .py на синтаксис.
  24. Метод count() для списков
  25. Объединение словарей в Python
  26. Обмен значений переменных в Python
  27. Метод split() в Python
  28. Класс UserDict: дополнительная функциональность
  29. Модуль future Python
  30. Непрерывная проверка в Python
  31. Преобразование строк в числа в Python
  32. Декораторы в Python
  33. Множественное присваивание в Python
  34. Управление экспортом элементов
  35. Функция print() — вывод информации
  36. Python Enum Weekday Usage
  37. Равенство и идентичность в Python
  38. Создание итерируемых объектов
  39. F-строки в Python
  40. Фильтрация данных в Python.
  41. Оператор «not» в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию