1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Walidacja modeli w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Implementacja RandomizedSearchCV

Masz nadzieję, że zastosowanie algorytmu losowego przeszukiwania pomoże ci poprawić prognozy w ramach zadania zaliczeniowego. Twój profesor rzucił klasie wyzwanie: przewidzieć średni wynik końcowy egzaminu.

Przygotowując się do przeprowadzenia losowego przeszukiwania, masz już gotowe:

  • param_dist: rozkłady hiperparametrów
  • rfr: model regresji lasów losowych
  • scorer: metoda oceny do wykorzystania

Instrukcje

100 XP
  • Wczytaj metodę służącą do przeprowadzania losowego przeszukiwania w sklearn.
  • Uzupełnij losowe przeszukiwanie, podając wartości parametrów: estimator, param_distributions i scoring.
  • Użyj 5-krotnej walidacji krzyżowej w tym losowym przeszukiwaniu.