1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Strojenie hiperparametrów w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Iteracyjne dostrajanie wielu hiperparametrów

W tym ćwiczeniu rozbudujesz funkcję, którą wcześniej utworzono – przyjmuje ona 2 hiperparametry, buduje model i zwraca wyniki. Wykorzystasz ją teraz do iterowania po zestawie wartości, a następnie rozszerzysz tę funkcję i pętlę o kolejny hiperparametr.

Funkcja gbm_grid_search(learn_rate, max_depth) jest dostępna w tym ćwiczeniu.

Jeśli chcesz przypomnieć sobie jej treść, uruchom funkcję print_func(), która została przygotowana dla ciebie.

Instrukcje 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Napisz pętlę for, która przetestuje wartości (0.01, 0.1, 0.5) dla learning_rate oraz (2, 4, 6) dla max_depth, korzystając z funkcji gbm_grid_search, i wydrukuje wyniki.