TPOT'un kararlılığını analiz etme
Şimdi TPOT'un rastgele doğasını, sınıflandırıcıyı farklı random state değerleriyle kurup algoritmanın en iyi bulduğu modeli gözlemleyerek göreceksin. Bu, makul bir süre çalıştırılmadığında TPOT'un oldukça kararsız olabildiğini anlamana yardımcı olur.
Bu egzersiz
Python'da Hiperparametre Ayarlama
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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))