เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การแสดงผลแบบ Coarse to Fine

ในแบบฝึกหัดนี้จะได้ลองทำขั้นตอนแรกของการค้นหาแบบ Coarse to Fine ซึ่งเริ่มจากการวิเคราะห์ผลลัพธ์ของการค้นหาแบบสุ่มเบื้องต้นที่ครอบคลุมพื้นที่การค้นหาขนาดใหญ่ แล้วพิจารณาว่าขั้นตอนต่อไปควรเป็นอย่างไรเพื่อให้การค้นหาไฮเปอร์พารามิเตอร์ละเอียดยิ่งขึ้น

มีข้อมูลพร้อมใช้งานดังนี้:

  • combinations_list — รายการของการผสมไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ใช้ในการค้นหาแบบสุ่ม
  • results_df — DataFrame ที่บันทึกการผสมไฮเปอร์พารามิเตอร์แต่ละแบบพร้อมค่าความแม่นยำจากการทดลองทั้งหมด 500 ครั้ง แต่ละไฮเปอร์พารามิเตอร์คือหนึ่งคอลัมน์ โดยมีชื่อไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็น header
  • visualize_hyperparameter() — ฟังก์ชันที่รับคอลัมน์จาก DataFrame (เป็น string) แล้วสร้างกราฟกระจายเพื่อเปรียบเทียบค่าในคอลัมน์นั้นกับคะแนนความแม่นยำ ตัวอย่างการเรียกใช้งาน: visualize_hyperparameter('accuracy')

หากต้องการดูนิยามของฟังก์ชัน visualize_hyperparameter() ให้รันโค้ดนี้:

import inspect
print(inspect.getsource(visualize_hyperparameter))

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การปรับ Hyperparameter ใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ตรวจสอบ (โดยการพิมพ์ออกมา) ขนาดของ combinations_list เพื่อยืนยันว่าจำเป็นต้องเริ่มต้นด้วยการค้นหาแบบสุ่ม
  • เรียงลำดับ results_df ตามค่าความแม่นยำ แล้วพิมพ์ 10 แถวแรกออกมา มีข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนหรือไม่? ระวังด้วยว่าขนาดตัวอย่างยังน้อยอยู่
  • ตรวจสอบ (โดยการพิมพ์ออกมา) ว่าใช้ไฮเปอร์พารามิเตอร์ใดบ้างในการค้นหาครั้งนี้ ซึ่งก็คือชื่อคอลัมน์ใน results_df
  • เรียกใช้ visualize_hyperparameter() กับไฮเปอร์พารามิเตอร์แต่ละตัวทีละค่า (max_depth, min_samples_leaf, learn_rate) สังเกตว่ามีแนวโน้มใดที่น่าสนใจหรือไม่

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Confirm the size of the combinations_list
print(____(____))

# Sort the results_df by accuracy and print the top 10 rows
print(results_df.____(by=____, ascending=False).head(____))

# Confirm which hyperparameters were used in this search
print(results_df.____)

# Call visualize_hyperparameter() with each hyperparameter in turn
visualize_hyperparameter(____)
visualize_hyperparameter(____)
visualize_hyperparameter(____)
แก้ไขและรันโค้ด