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

cvičení

Genetické ladění hyperparametrů pomocí TPOT

Vyzkoušíš si jednoduchý příklad genetického ladění hyperparametrů. TPOT je velmi výkonná knihovna s mnoha možnostmi – v této lekci jen nahlédneš pod pokličku, ale rozhodně doporučujeme, abys ji dál prozkoumával/a na vlastní pěst.

Jde o velmi malý příklad. V praxi je TPOT navržen tak, aby běžel i mnoho hodin a našel co nejlepší model. Normálně bys pracoval/a s mnohem větší populací, více potomky a stovkami generací.

Vytvoříš estimátor, natrénuješ ho na trénovacích datech a vyhodnotíš ho na testovacích datech.

Pro tento příklad použij:

  • 3 generace
  • velikost populace 4
  • 3 potomky v každé generaci
  • přesnost (accuracy) jako metriku hodnocení

Pro konzistentní výsledky je nastaven random_state na hodnotu 2.

Pokyny

100 XP
  • Přiřaď hodnoty uvedené v zadání ke vstupním parametrům tpot_clf.
  • Vytvoř klasifikátor tpot_clf se správnými parametry.
  • Natrénuj klasifikátor na trénovacích datech (X_train a y_train jsou dostupné v tvém workspace).
  • Pomocí natrénovaného klasifikátoru ohodnoť výsledky na testovací sadě (X_test a y_test jsou dostupné v tvém workspace).