始める無料で始める

Random Search を可視化する

Random Search の探索空間を可視化すると、この手法でどの程度カバーできているかが一目で分かり、サンプリングが探索空間に与える影響も確認できます。

この演習では、いくつか異なるサンプル数でハイパーパラメータの組み合わせを取得し、探索空間を可視化します。

sample_and_visualize_hyperparameters() 関数は引数を 1 つだけ取ります（サンプリングする組み合わせ数）。前の演習と同様に、ハイパーパラメータの組み合わせをランダムにサンプリングし、その後に組み合わせを可視化します。

関数の定義を確認したい場合は、Python の便利な inspect ライブラリを次のように使えます。

print(inspect.getsource(sample_and_visualize_hyperparameters))

この演習はコースの一部です

Pythonでのハイパーパラメータチューニング

コースを見る

演習の手順

  • combinations_list に含まれる可能なハイパーパラメータの組み合わせ数を、変数 number_combs に代入して出力してください。
  • 50、500、1500 個の組み合わせをサンプリングして可視化しましょう。簡潔に書くためにループを使います。可視化はどのように変化しますか？
  • つづいて、全組み合わせをサンプリングして可視化してください。これに役立つ変数はすでに作成済みです。どのように見えますか？

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Confirm how many hyperparameter combinations & print
number_combs = ____(____)
print(____)

# Sample and visualise specified combinations
for x in [____, ____, ____]:
    sample_and_visualize_hyperparameters(x)
    
# Sample all the hyperparameter combinations & visualise
____(____)
コードを編集して実行