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  3. XGBoost で学ぶ極限の勾配ブースティング
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Exercise

XGBoostでのランダムサーチ

GridSearchCV は時間がかかることが多いため、実務ではこの演習で行うように RandomizedSearchCV を使うことがあります。良い点は、RandomizedSearchCV にするために GridSearchCV のコードを少し変更するだけでよいことです。大きな違いは、param_grid の代わりに param_distributions 引数を指定する必要がある点です。

Instructions

100 XP
  • gbm_param_grid という名前のパラメータグリッドを作成します。'n_estimators' には単一値 25 のリストを、'max_depth' には 2 から 11 の値のリスト（これには range(2, 12) を使います）を指定します。
  • RandomizedSearchCV オブジェクト randomized_mse を作成し、次を指定します：param_distributions にパラメータグリッド、estimator に XGBRegressor、scoring に "neg_mean_squared_error"、n_iter に 5、cv に 4。また、出力をより理解しやすくするために verbose=1 も指定します。
  • RandomizedSearchCV オブジェクトを X と y に適合させます。