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モデルパラメータの再利用

モデル検証では、モデルの性能を再現できることがとても重要です。再現性は、同僚とモデルを共有するとき、新しいデータにモデルを使い回すとき、あるいは Stack Overflow のようなサイトで質問するときにも役立ちます。モデルのエラーや出力、性能について他のコーダーに相談するときは、使ったパラメータを再利用して自分の作業を再現できるようにするのが最善です。

この演習では、モデルでどのパラメータが使われたかを確認するために、いくつかの方法を使います。

この演習はコースの一部です

Python によるモデル検証

コースを見る

演習の手順

  • モデル rfc をそのまま print して、モデルの特性を表示してください。
  • モデルの random state だけを表示してください。
  • モデルパラメータの辞書を表示してください。

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。

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=50, max_depth=6, random_state=1111)

# Print the classification model
____(____)

# Print the classification model's random state parameter
print('The random state is: {}'.format(rfc.____))

# Print all parameters
print('Printing the parameters dictionary: {}'.format(rfc.____()))
コードを編集して実行