Riutilizzare i parametri del modello

Replicare le prestazioni di un modello è fondamentale nella validazione dei modelli. La replicazione è importante anche quando condividi modelli con i colleghi, riutilizzi modelli su nuovi dati o fai domande su un sito come Stack Overflow. Potresti usare un sito del genere per chiedere ad altri programmatori informazioni su errori del modello, output o prestazioni. Il modo migliore per farlo è replicare il tuo lavoro riutilizzando i parametri del modello.

In questo esercizio, userai vari metodi per ricordare quali parametri sono stati usati in un modello.

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Validazione dei modelli in Python

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Istruzioni dell'esercizio

Stampa le caratteristiche del modello rfc semplicemente stampando il modello.
Stampa solo il random state del modello.
Stampa il dizionario dei parametri del modello.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=50, max_depth=6, random_state=1111)

# Print the classification model
____(____)

# Print the classification model's random state parameter
print('The random state is: {}'.format(rfc.____))

# Print all parameters
print('Printing the parameters dictionary: {}'.format(rfc.____()))

Modifica ed esegui il codice

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Before we can validate models, we need an understanding of how to create and work with them. This chapter provides an introduction to running regression and classification models in scikit-learn. We will use this model building foundation throughout the remaining chapters.

Exercise 1: Introduzione alla validazione dei modelli Exercise 2: Fasi del modeling Exercise 3: Dati visti vs. dati mai visti Exercise 4: Modelli di regressione Exercise 5: Imposta i parametri e addestra un modello Exercise 6: Importanza delle feature Exercise 7: Modelli di classificazione Exercise 8: Predizioni di classificazione Exercise 9: Riutilizzare i parametri del modello

Esercizio in corso

Exercise 10: Classificatore random forest

This chapter focuses on the basics of model validation. From splitting data into training, validation, and testing datasets, to creating an understanding of the bias-variance tradeoff, we build the foundation for the techniques of K-Fold and Leave-One-Out validation practiced in chapter three.

Exercise 1: Creating train, test, and validation datasets Exercise 2: Create one holdout set Exercise 3: Create two holdout sets Exercise 4: Why use holdout sets Exercise 5: Accuracy metrics: regression models Exercise 6: Mean absolute error Exercise 7: Mean squared error Exercise 8: Performance on data subsets Exercise 9: Classification metrics Exercise 10: Confusion matrices Exercise 11: Confusion matrices, again Exercise 12: Precision vs. recall Exercise 13: The bias-variance tradeoff Exercise 14: Error due to under/over-fitting Exercise 15: Am I underfitting?

Holdout sets are a great start to model validation. However, using a single train and test set if often not enough. Cross-validation is considered the gold standard when it comes to validating model performance and is almost always used when tuning model hyper-parameters. This chapter focuses on performing cross-validation to validate model performance.

Exercise 1: The problems with holdout sets Exercise 2: Two samples Exercise 3: Potential problems Exercise 4: Cross-validation Exercise 5: scikit-learn's KFold()Exercise 6: Using KFold indices Exercise 7: sklearn's cross_val_score()Exercise 8: scikit-learn's methods Exercise 9: Implement cross_val_score()Exercise 10: Leave-one-out-cross-validation (LOOCV)Exercise 11: When to use LOOCV Exercise 12: Leave-one-out-cross-validation

The first three chapters focused on model validation techniques. In chapter 4 we apply these techniques, specifically cross-validation, while learning about hyperparameter tuning. After all, model validation makes tuning possible and helps us select the overall best model.

Exercise 1: Introduction to hyperparameter tuning Exercise 2: Creating Hyperparameters Exercise 3: Running a model using ranges Exercise 4: RandomizedSearchCV Exercise 5: Preparing for RandomizedSearch Exercise 6: Implementing RandomizedSearchCV Exercise 7: Selecting your final model Exercise 8: Best classification accuracy Exercise 9: Selecting the best precision model Exercise 10: Course completed!