Comece agoraComece grátis

Busca em grade para MLP

A otimização de hiperparâmetros pode ser feita no sklearn fornecendo vários parâmetros de entrada, cada um dos quais pode ser gerado usando funções do numpy. Um método de ajuste que avalia exaustivamente todas as combinações de hiperparâmetros especificadas via param_grid é a busca em grade (grid search). Neste exercício, você vai usar a busca em grade para avaliar os hiperparâmetros de um classificador MLP.

X_train, y_train, X_test, y_test estão disponíveis no seu ambiente, e os atributos já foram padronizados. pandas como pd e numpy como np também estão disponíveis no seu ambiente.

Este exercicio faz parte do curso

Prevendo CTR com Machine Learning em Python

Ver curso

Instruções do exercicio

  • Crie a lista de valores [10, 20] para max_iter e a lista de valores [(8, ), (16, )] para hidden_layer_sizes.
  • Configure uma busca em grade com 4 tarefas usando n_jobs para iterar por todas as combinações de hiperparâmetros.
  • Imprima a melhor pontuação de AUC e o melhor estimador que levou a essa pontuação.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Create list of hyperparameters 
max_iter = [____, ____]
hidden_layer_sizes = [____, ____]
param_grid = {'max_iter': max_iter, 'hidden_layer_sizes': hidden_layer_sizes}

# Use Grid search CV to find best parameters using 4 jobs
mlp = ____
clf = ____(estimator = mlp, param_grid = ____, 
           scoring = 'roc_auc', ____ = 4)
clf.fit(X_train, y_train)
print("Best Score: ")
print(clf.____)
print("Best Estimator: ")
print(clf.____)
Editar e Executar Código