1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Hyperparameter Tuning in Python
Connected

cvičení

Prozkoumání výsledků grid search

Teď prozkoumáš vlastnost cv_results_ objektu GridSearchCV definovaného ve videu. Jde o slovník, který můžeš načíst do pandas DataFrame — obsahuje spoustu užitečných informací o právě provedeném grid search.

Připomenutí typů sloupců v této vlastnosti:

  • sloupce time_
  • sloupce param_ (jeden pro každý hyperparametr) a jediný sloupec params (se všemi nastaveními hyperparametrů)
  • sloupec train_score pro každý fold křížové validace, včetně sloupců mean_train_score a std_train_score
  • sloupec test_score pro každý fold křížové validace, včetně sloupců mean_test_score a std_test_score
  • sloupec rank_test_score s číslem od 1 do n (počet iterací) seřazujícím řádky podle jejich mean_test_score

Pokyny

100 XP
  • Načti vlastnost cv_results_ objektu grid_rf_class GridSearchCV do datového rámce a vypiš celý jeho obsah.
  • Vyextrahuj a vypiš jediný sloupec obsahující slovník se všemi hyperparametry použitými v každé iteraci grid search.
  • Vyextrahuj a vypiš řádek s nejlepším průměrným testovacím skóre pomocí indexování sloupcem rank_test_score.