Курс Python → Оптимизация параметров в Python

Для оптимизации гиперпараметров в Python-скрипте важно следовать трем простым шагам. Первым шагом является создание словаря, в котором будут храниться параметры, подлежащие оптимизации. Этот словарь следует разместить в начале скрипта, чтобы эффективно отделить параметры поиска от остального кода.

Пример кода для первого шага:


params = {
    'learning_rate': [0.01, 0.1, 1.0],
    'n_estimators': [100, 200, 300],
    'max_depth': [5, 10, 15]
}

Вторым шагом является выбор алгоритма оптимизации гиперпараметров. В Python часто используется библиотека scikit-learn для подобных задач. Она предоставляет различные методы оптимизации, такие как GridSearchCV или RandomizedSearchCV, которые помогут найти оптимальные значения гиперпараметров.

Пример кода для второго шага с использованием GridSearchCV:


from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

param_grid = {
    'n_estimators': [100, 200, 300],
    'max_depth': [5, 10, 15]
}

grid_search = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

Третий шаг заключается в выборе наилучшего набора гиперпараметров на основе результатов оптимизации. После завершения поиска оптимальных значений можно использовать полученные параметры для обучения модели на данных и оценки ее производительности.

Использование оптимизации гиперпараметров в Python позволяет улучшить качество моделей и повысить их эффективность. Следуя этим шагам, вы сможете провести оптимизацию гиперпараметров в своем Python-скрипте и достичь лучших результатов.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Профилирование с Pandas
  2. Операторы += в Python
  3. Установка и использование pyshorteners
  4. Присвоение и ссылки
  5. Добавление кнопки в tkinter
  6. Запрос DELETE с библиотекой requests
  7. Удаление символа из строки
  8. Декораторы в Python
  9. Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
  10. Установка и использование Virtualenv
  11. Декораторы в Python
  12. Преобразование регистра символов
  13. Функции высшего порядка в Python
  14. Наследование в программировании
  15. Проблема сравнения словарей
  16. Проблемы с именами переменных
  17. Навыки Python: строки, типы данных
  18. Генераторы списков в Python
  19. Генераторы в Python
  20. Основы работы с os
  21. Передача параметров в Python
  22. Копирование объектов в Python
  23. Разработка Telegram-ботов
  24. Поиск уникальных элементов строкой в Python
  25. Подсчет вхождений элементов
  26. Работа с CSV в Python
  27. Аннотации типов в Python
  28. Возврат нескольких значений
  29. Удаление эмодзи с помощью pandas
  30. Очистка данных в Python
  31. Python enumerate() для работы с индексами
  32. Функция zip() в Python
  33. Создание OrderedDict
  34. Работа с асинхронными задачами в Python
  35. Область видимости переменных
  36. Функция product() в Python
  37. Кортеж в Python: создание, доступ, изменение
  38. Вывод баннеров
  39. Перевод текста с Python Translator
  40. Подсчет часто встречающихся элементов
  41. Генерация UUID в Python
  42. Создание функций высшего порядка
  43. Pretty-printing JSON в Python
  44. Логирование с Loguru

Marketello читают маркетологи из крутых компаний