1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Předpovídání CTR pomocí Machine Learning v Pythonu
Connected

cvičení

MLP Grid Search

Ladění hyperparametrů lze v sklearn provést zadáním různých vstupních parametrů, přičemž každý z nich lze zakódovat pomocí různých funkcí z numpy. Jednou z metod ladění je grid search, která vyčerpávajícím způsobem prochází všechny kombinace vstupních hyperparametrů zadaných přes param_grid. V tomto cvičení použiješ grid search k prohledání hyperparametrů MLP klasifikátoru.

V pracovním prostředí máš k dispozici X_train, y_train, X_test, y_test a příznaky jsou již standardizovány. K dispozici jsou také pandas jako pd a numpy jako np.

Pokyny

100 XP
  • Vytvoř seznam hodnot [10, 20] pro max_iter a seznam hodnot [(8, ), (16, )] pro hidden_layer_sizes.
  • Nastav grid search se 4 úlohami pomocí n_jobs, aby prošel všechny kombinace hyperparametrů.
  • Vypiš nejlepší AUC skóre a nejlepší estimátor, který k tomuto skóre vedl.