เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การใช้งาน GridSearch

ตอนนี้สามารถใช้ฟังก์ชัน GridSearchCV() ของ sklearn เพื่อค้นหาค่าผสมที่ดีที่สุดของ max_depth และ min_samples_leaf ทั้งหมดที่สร้างไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้า

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

HR Analytics: การพยากรณ์การลาออกของพนักงานด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • นำเข้าฟังก์ชัน GridSearchCV
  • นำฟังก์ชัน GridSearchCV() ไปใช้กับ model โดยใช้ dictionary parameters ที่กำหนดไว้ก่อนหน้า แล้วบันทึกเป็น param_search
  • Fit param_search กับชุดข้อมูลสำหรับเทรน
  • แสดงพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดที่พบโดยใช้ attribute best_params_

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# import the GridSearchCV function
from sklearn.model_selection import ____

# set up parameters: done
parameters = dict(max_depth=depth, min_samples_leaf=samples)

# initialize the param_search function using the GridSearchCV function, initial model and parameters above
param_search = ____(model, parameters, cv=3)

# fit the param_search to the training dataset
____.fit(features_train, target_train)

# print the best parameters found
print(param_search.____)
แก้ไขและรันโค้ด