1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Învățare supravegheată cu scikit-learn
Connected

exercițiu

Ajustarea hiperparametrilor cu GridSearchCV

Acum că ai văzut cum se realizează ajustarea hiperparametrilor prin căutare în grilă, vei construi un model de regresie lasso cu hiperparametri optimi pentru a prezice nivelul glicemiei folosind atributele din setul de date diabetes_df.

X_train, X_test, y_train și y_test au fost preîncărcate. Un obiect KFold() a fost creat și stocat ca kf, împreună cu un model de regresie lasso stocat ca lasso.

Instrucțiuni

100 XP
  • Importă GridSearchCV.
  • Configurează o grilă de parametri pentru "alpha", folosind np.linspace() pentru a genera 20 de valori uniform distribuite între 0.00001 și 1.
  • Apelează GridSearchCV(), transmițând lasso, grila de parametri și setând cv egal cu kf.
  • Antrenează obiectul de căutare în grilă pe datele de antrenament pentru a efectua o căutare în grilă cu validare încrucișată.