Variare gli iperparametri

Il numero di iterazioni di training e la dimensione dei livelli nascosti sono due iperparametri principali che puoi variare quando lavori con un classificatore MLP. In questo esercizio li varierai separatamente e osserverai come cambiano le prestazioni in termini di accuracy e AUC della curva ROC.

X_train, y_train, X_test, y_test sono disponibili nel tuo workspace. Le feature sono già state standardizzate usando StandardScaler(). pandas come pd e numpy come np sono anch’essi disponibili nel tuo workspace.

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esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Loop over various max_iter configurations
max_iter_list = [10, 20, 30]
for max_iter in ____:
	clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes = (4, ), 
                        ____ = max_iter, random_state = 0)
   	# Extract relevant predictions
	y_score = clf.fit(____, ____).____(X_test)
	y_pred = clf.fit(____, ____).____(X_test)

	# Get ROC curve metrics
	print("Accuracy for max_iter = %s: %s" %(
      max_iter, _____(y_test, ____)))
	print("AUC for max_iter = %s: %s" %(
      max_iter, ____(y_test, ____[:, 1])))

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Con tutta probabilità sei su questa pagina perché hai cliccato un link. In questo capitolo scoprirai perché i click-through rate (CTR) sono fondamentali per la pubblicità mirata, come eseguire semplici manipolazioni di DataFrame e come usare modelli di Machine Learning per prevedere il CTR.

Exercise 1: Introduzione ai click-through rate Exercise 2: Primi passi Exercise 3: Esplorazione delle feature Exercise 4: Prima valutazione dei dati Exercise 5: Panoramica dei modelli di Machine Learning Exercise 6: Regressione logistica per il tumore al seno Exercise 7: Regressione logistica per immagini Exercise 8: Un secondo modello di prova Exercise 9: Previsione del CTR con alberi decisionali Exercise 10: Implementazione del modello Exercise 11: Un primo modello di CTR Exercise 12: Oltre la sola accuratezza

Questo capitolo fornisce le basi per l’analisi esplorativa dei dati (EDA). Con dati di esempio userai la libreria pandas per esaminare colonne e tipi di dato, esplorare i valori mancanti e utilizzare l’hashing per fare feature engineering su variabili categoriche. Tutto ciò è importante quando si analizzano le feature per prevedere il CTR in modo più accurato.

Exercise 1: Analisi esplorativa dei dati Exercise 2: Un primo sguardo Exercise 3: Verificare i valori mancanti Exercise 4: Distribuzioni per CTR Exercise 5: Feature engineering Exercise 6: Analizzare le colonne datetime Exercise 7: Conversione delle variabili categoriche Exercise 8: Creare nuove feature Exercise 9: Standardizzare le feature Exercise 10: Normalizzazione logaritmica Exercise 11: Capire la standardizzazione Exercise 12: Standard scaling

È il momento di andare più a fondo. Scoprirai come usare misure di performance del modello, tra cui precision e recall, per rispondere a domande reali, come valutare l’ROI della spesa pubblicitaria. Imparerai anche come migliorare queste metriche di valutazione, ad esempio con metodi ensemble e la regolazione degli iperparametri.

Exercise 1: Applicazioni della valutazione delle metriche Exercise 2: Quattro categorie di esiti Exercise 3: Valutare quattro categorie Exercise 4: ROI sulla spesa pubblicitaria Exercise 5: Valutazione del modello Exercise 6: Precision e recall Exercise 7: Baseline Exercise 8: Confronto tra classificatori Exercise 9: Ottimizzazione dei modelli Exercise 10: Regolarizzazione Exercise 11: Cross validation Exercise 12: Selezione del modello Exercise 13: Ensemble e ottimizzazione degli iperparametri Exercise 14: Capire l’hyperparameter tuning Exercise 15: Random forest Exercise 16: Grid search

I profitti possono essere fortemente influenzati dal CTR della tua campagna. In questo capitolo imparerai come il deep learning può aiutare a ridurre quel rischio. Ti concentrerai su multilayer perceptron (MLP) e modelli di rete neurale, e vedrai come possano catturare relazioni complesse tra variabili per prevedere il CTR con maggiore precisione. Infine, esplorerai come applicare le basi dell’hyperparameter tuning e della regolarizzazione ai modelli di classificazione.

Exercise 1: Introduzione al deep learning Exercise 2: Capire gli MLP Exercise 3: Modello iniziale Exercise 4: MLP per il CTR Exercise 5: Ottimizzazione degli iperparametri nel deep learning Exercise 6: Ottimizzazione degli iperparametri negli MLP Exercise 7: Variare gli iperparametri

Esercizio attuale

Exercise 8: Grid search per MLP Exercise 9: Valutazione del modello Exercise 10: Punteggio F-beta Exercise 11: Bassa precision e AUC alta Exercise 12: Precision, ROI e AUC Exercise 13: Revisione e confronto dei modelli Exercise 14: Riscaldamento al confronto tra modelli Exercise 15: Valutare precision e ROI Exercise 16: Valutazione completa Exercise 17: Video di riepilogo