1. Learn
    2. /
  2. कोर्स
    3. /
  3. Python में Tree-Based Models के साथ Machine Learning
Connected

अभ्यास

सर्वोत्तम ट्री की खोज

इस अभ्यास में, आप 5-fold cross validation के साथ grid search चलाकर dt के सर्वोत्तम hyperparameters ढूँढेंगे। ध्यान दें कि grid search एक exhaustive प्रक्रिया है, इसलिए मॉडल को train करने में समय लग सकता है। यहाँ आप केवल GridSearchCV ऑब्जेक्ट instantiate करेंगे, उसे training set पर fit नहीं करेंगे। जैसा कि वीडियो में बताया गया था, ऐसे ऑब्जेक्ट को आप किसी भी scikit-learn estimator की तरह .fit() मेथड से train कर सकते हैं:

grid_object.fit(X_train, y_train)

एक untuned classification tree dt और वह dictionary params_dt जो आपने पिछले अभ्यास में बनाई थी, आपके workspace में उपलब्ध हैं.

निर्देश

100 XP

  • sklearn.model_selection से GridSearchCV इम्पोर्ट करें.

  • निम्न पैरामीटर्स सेट करके 5-fold CV के साथ एक GridSearchCV ऑब्जेक्ट instantiate करें:

    • estimator को dt, param_grid को params_dt पर सेट करें और

    • scoring को 'roc_auc' पर सेट करें.