Analizarea stabilității TPOT
Vei observa acum natura aleatorie a TPOT construind clasificatorul cu stări aleatoare diferite și urmărind ce model este identificat ca fiind cel mai bun de algoritm. Acest lucru ajută la demonstrarea faptului că TPOT este destul de instabil atunci când nu rulează suficient timp.
Acest exercițiu face parte din cursul
Ajustarea hiperparametrilor în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create the tpot classifier
tpot_clf = TPOTClassifier(generations=2, population_size=4, offspring_size=3, scoring='accuracy', cv=2,
verbosity=2, random_state=____)
# Fit the classifier to the training data
tpot_clf.fit(X_train, y_train)
# Score on the test set
print(tpot_clf.score(X_test, y_test))