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Grid और Random Search एक साथ

Random और Grid search के search space को साथ में visualize करने से आप आसानी से देख पाएँगे कि हर टेकनीक की कवरेज कैसी है, और इसी से उनके फायदे और सीमाएँ साफ़ नज़र आती हैं.

इस अभ्यास में, आप hyperparameter combinations को Grid search वाले तरीके और Random search वाले तरीके से sample करेंगे, फिर उन्हें plot करके अंतर देखेंगे.

आपके पास ये उपलब्ध होगा:

  • combinations_list — इस एल्गोरिदम के लिए learn_rate और min_samples_leaf की combinations की एक लिस्ट
  • फ़ंक्शन visualize_search() — यह आपकी hyperparameter combinations को X और Y coordinates में बदलकर, एक ही ग्राफ़ पर Grid और Random search की combinations plot करता है. यह इनपुट के तौर पर hyperparameter combinations की दो लिस्ट लेता है.

अगर आप visualize_search() फ़ंक्शन की definition देखना चाहें, तो यह कोड चलाएँ:

import inspect
print(inspect.getsource(visualize_search))

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।

# Sample grid coordinates
grid_combinations_chosen = ____[0:____]

# Print result
print(____)
कोड संपादित करें और चलाएँ