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Recherche de l'arbre optimal

Dans cet exercice, vous effectuerez une recherche par grille en utilisant la validation croisée 5 fois pour trouver les hyperparamètres optimaux de dt. Notez que la recherche sur la grille étant un processus exhaustif, l'entraînement du modèle peut prendre beaucoup de temps. Ici, vous ne ferez qu'instancier l'objet GridSearchCV sans l'adapter à l'ensemble d'apprentissage. Comme indiqué dans la vidéo, vous pouvez former un tel objet de la même manière que n'importe quel estimateur scikit-learn en utilisant la méthode .fit():

grid_object.fit(X_train, y_train)

Un arbre de classification non accordé dt ainsi que le dictionnaire params_dt que vous avez défini dans l'exercice précédent sont disponibles dans votre espace de travail.

Cet exercice fait partie du cours

Apprentissage automatique avec des modèles arborescents en Python

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Instructions

  • Importez GridSearchCV à partir de sklearn.model_selection.

  • Instanciez un objet GridSearchCV en utilisant 5 fois CV en définissant les paramètres :

    • estimator à dt, param_grid à params_dt et

    • scoring à l'adresse 'roc_auc'.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import GridSearchCV
____

# Instantiate grid_dt
grid_dt = ____(estimator=____,
                       param_grid=____,
                       scoring=____,
                       cv=____,
                       n_jobs=-1)
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