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Coarse to Fine का विज़ुअलाइज़ेशन

आप Coarse to Fine सर्च के पहले चरण पर काम करने जा रहे हैं. इसमें एक बड़े सर्च स्पेस पर की गई शुरुआती रैंडम सर्च के परिणामों का विश्लेषण करना शामिल है, फिर यह तय करना कि हाइपरपैरामीटर सर्च को और सूक्ष्म बनाने के लिए अगला तार्किक कदम क्या होगा.

आपके पास उपलब्ध है:

  • combinations_list - संभावित हाइपरपैरामीटर संयोजनों की एक लिस्ट जिस पर रैंडम सर्च चलाया गया था.
  • results_df - एक DataFrame जिसमें हर हाइपरपैरामीटर संयोजन और 500 सभी ट्रायल्स की प्राप्त accuracy है. हर हाइपरपैरामीटर एक कॉलम है, और हेडर में हाइपरपैरामीटर का नाम है.
  • visualize_hyperparameter() - एक फ़ंक्शन जो DataFrame के किसी कॉलम (स्ट्रिंग के रूप में) को लेता है और उस कॉलम के मानों को accuracy स्कोर के मुकाबले स्कैटर प्लॉट में दिखाता है. फ़ंक्शन कॉल का एक उदाहरण है visualize_hyperparameter('accuracy')

अगर आप visualize_hyperparameter() फ़ंक्शन की परिभाषा देखना चाहें, तो यह कोड चलाएँ:

import inspect
print(inspect.getsource(visualize_hyperparameter))

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Hyperparameter Tuning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • combinations_list का आकार (प्रिंट करके) कन्फर्म करें, ताकि रैंडम सर्च से शुरुआत करने की ज़रूरत जस्टिफाई हो सके.
  • results_df को accuracy वैल्यू पर sort करें और टॉप 10 रो प्रिंट करें. क्या कोई साफ़ इनसाइट दिखती है? छोटे सैंपल साइज से सावधान रहें!
  • कन्फर्म करें (प्रिंट करके) कि इस सर्च में कौन-से हाइपरपैरामीटर इस्तेमाल हुए थे. ये results_df के कॉलम नाम हैं.
  • हर हाइपरपैरामीटर के लिए बारी-बारी से visualize_hyperparameter() कॉल करें (max_depth, min_samples_leaf, learn_rate). क्या कोई ट्रेंड दिखता है?

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Confirm the size of the combinations_list
print(____(____))

# Sort the results_df by accuracy and print the top 10 rows
print(results_df.____(by=____, ascending=False).head(____))

# Confirm which hyperparameters were used in this search
print(results_df.____)

# Call visualize_hyperparameter() with each hyperparameter in turn
visualize_hyperparameter(____)
visualize_hyperparameter(____)
visualize_hyperparameter(____)
कोड संपादित करें और चलाएँ