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Coarse to Fine Iterations

अब आप पहले किए गए random search का विज़ुअलाइज़ेशन करेंगे, एक और सटीक (टाइट) ग्रिड बनाएँगे और परिणाम जाँचेंगे. आपके पास ये उपलब्ध हैं:

  • results_df - एक DataFrame जिसमें सभी 500 ट्रायल्स के हाइपरपैरामीटर कॉम्बिनेशन और उससे मिली accuracy है. केवल वे हाइपरपैरामीटर शामिल हैं जिनकी विज़ुअलाइज़ेशन पिछले अभ्यास में सबसे स्पष्ट थीं (max_depth और learn_rate).
  • visualize_first() - यह फंक्शन कोई argument नहीं लेता, लेकिन आपके पहले random search के लिए हर हाइपरपैरामीटर को accuracy के साथ प्लॉट करता है.

यदि आप visualize_first() (या visualize_second()) फंक्शन की परिभाषा देखना चाहें, तो यह कोड चलाएँ:

import inspect
print(inspect.getsource(visualize_first))

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Hyperparameter Tuning

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Use the provided function to visualize the first results
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