Sintonize vários hiperparâmetros iterativamente
Neste exercício, você vai aproveitar a função que criou anteriormente para receber 2 hiperparâmetros, construir um modelo e retornar os resultados. Agora, você vai usá-la para iterar por alguns valores e, em seguida, ampliar essa função e o loop com outro hiperparâmetro.
A função gbm_grid_search(learn_rate, max_depth) está disponível neste exercício.
Se precisar relembrar a função, você pode executar print_func(), que já foi criada para você
Este exercício faz parte do curso
Ajuste de Hiperparâmetros em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Create the relevant lists
results_list = ____
learn_rate_list = ____
max_depth_list = ____
# Create the for loop
for learn_rate in ____:
for max_depth in ____:
____.append(gbm_grid_search(____,____))
# Print the results
print(____)