ćwiczenie

Strojenie wielu hiperparametrów jednocześnie

W tym ćwiczeniu przećwiczysz jednoczesne strojenie wielu hiperparametrów. To ważne zagadnienie, ponieważ hiperparametry algorytmu zazwyczaj wpływają na siebie nawzajem. Dlatego strojenie ich osobno zwykle nie jest zalecanym podejściem.

Dostosujesz parametry max_features i max_samples modelu IForest, korzystając z próbki danych sprzedażowych Big Mart.

IForest oraz airbnb_df są już wczytane. Dostępna jest również funkcja product z biblioteki itertools.

Instrukcje 1/3

undefined XP

1

2

3

Utwórz listę dla max_features z wartościami 0.6, 0.8 i 1 oraz listę dla max_samples z wartościami 0.8, 0.9 i 1.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje 1/3

ćwiczenie