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演習

複数のハイパーパラメータをチューニングする

この演習では、複数のハイパーパラメータを同時にチューニングする練習をします。アルゴリズムのハイパーパラメータは互いに影響し合うことが多いため、個別にチューニングするのは一般的に推奨されません。これは重要なスキルです。

Big Mart の売上データのサンプルを使って、IForest の max_features と max_samples をチューニングします。

IForest と airbnb_df はすでに読み込まれています。itertools の product 関数も使用できます。

指示1 / 3

undefined XP
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    3
  • max_features 用に 0.6、0.8、1 のリストを作成し、max_samples 用に 0.8、0.9、1 のリストを作成します。