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RandomizedSearchCV を実装する

ランダムサーチを使って予測精度を高め、課題に役立てたいと考えています。教授から、学期末試験の総合平均点を予測する課題が出されています。

ランダムサーチの準備として、次のものを用意しました。

  • param_dist: ハイパーパラメータ分布
  • rfr: ランダムフォレストの回帰モデル
  • scorer: 使用する評価指標

この演習はコースの一部です

Python によるモデル検証

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演習の手順

  • sklearn でランダムサーチを行うためのメソッドを読み込みます。
  • estimator、param_distributions、scoring の各パラメータを指定してランダムサーチを完成させます。
  • このランダムサーチでは 5 分割の交差検証を使います。

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。

# Import the method for random search
from sklearn.model_selection import ____

# Build a random search using param_dist, rfr, and scorer
random_search =\
    ____(
        estimator=___,
        param_distributions=____,
        n_iter=10,
        cv=____,
        scoring=____)
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