एक से अधिक हाइपरपैरामीटर ट्यून करना
इस अभ्यास में, आप एक साथ कई हाइपरपैरामीटर्स को ट्यून करने का अभ्यास करेंगे। यह सीखने के लिए उपयोगी विषय है, क्योंकि किसी एल्गोरिदम के हाइपरपैरामीटर्स आमतौर पर एक-दूसरे को प्रभावित करते हैं। इसलिए, उन्हें अलग-अलग ट्यून करना सामान्यतः सुझाया गया तरीका नहीं होता।
आप IForest के max_features और max_samples पैरामीटर्स को Big Mart सेल्स डेटा के एक सैंपल पर ट्यून करेंगे।
IForest और airbnb_df आपके लिए पहले से लोड हैं। itertools से product फंक्शन भी उपलब्ध है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Anomaly Detection
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create two lists for max_features and max_samples
max_features = ____
max_samples = ____
scores = dict()