1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Python で学ぶ線形分類器
Connected

演習

GridSearchCV で gamma と C を同時にチューニングする

前の演習では、デフォルトの C（1）を用いたとき、最適な gamma は 0.001 でした。この演習では、GridSearchCV を使って C と gamma の最適な組み合わせを探索します。

前の演習と同様に、2 対 not-2 の digits データセットはすでに読み込まれていますが、今回は X_train、y_train、X_test、y_test に分割されています。クロスバリデーションでは学習用データをさらに分割しますが、結果の妥当性を確認するために、別のテストセットを保持しておくのはよい考え方です。

指示

100 XP
  • 学習用データで GridSearchCV を実行し、最良のハイパーパラメータを見つけてください。
  • パラメータの最良値を出力してください。
  • クロスバリデーションの手順で使用していないテストセットでの精度を出力してください。