Ajustando múltiplos hiperparâmetros
Neste exercício, você vai praticar como ajustar vários hiperparâmetros ao mesmo tempo. Esse é um tema valioso, pois os hiperparâmetros de um algoritmo geralmente afetam os valores uns dos outros. Por isso, não é recomendado ajustá-los individualmente.
Você vai ajustar os parâmetros max_features e max_samples de IForest usando uma amostra dos dados de vendas da Big Mart.
IForest e airbnb_df já estão carregados para você. A função product do itertools também está disponível.
Este exercício faz parte do curso
Detecção de Anomalias em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Create two lists for max_features and max_samples
max_features = ____
max_samples = ____
scores = dict()