1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Nadzorowane uczenie maszynowe z scikit-learn
Connected

ćwiczenie

Potok do przewidywania popularności piosenek

W tym ostatnim ćwiczeniu zbudujesz potok, który uzupełni brakujące wartości, przeskaluje cechy i przeprowadzi strojenie hiperparametrów modelu regresji logistycznej. Celem jest znalezienie najlepszych parametrów i najwyższej dokładności przy przewidywaniu gatunku muzycznego!

Wszystkie potrzebne modele i obiekty zostały już wcześniej załadowane.

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz kroki potoku, wywołując prosty imputator, standaryzację cech oraz model regresji logistycznej.
  • Utwórz obiekt potoku i przekaż do niego zmienną steps.
  • Utwórz obiekt przeszukiwania siatki, aby przeprowadzić kroswalidację z użyciem potoku i parametrów.
  • Wyświetl najlepsze parametry, a następnie oblicz i wyświetl wynik dokładności na zbiorze testowym dla obiektu przeszukiwania siatki.