BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Hiperparametreleri Rastgele Örnekle

Rastgele arama yapmak için önce hiperparametre uzayımızdan rastgele örnekleme yapmamız gerekir.

Bu egzersizde önce, listelerin listesine dönüştürülebilecek bazı hiperparametre listeleri oluşturacaksın. Ardından, rastgele arama çalıştırmaya hazırlanmak için hiperparametre kombinasyonlarını rastgele örnekleyeceksin.

Örneğin anlaşılır ve çok karmaşık olmaması için GBM algoritmasının sadece learning_rate ve min_samples_leaf hiperparametrelerini kullanacaksın.

Bu egzersiz

Python'da Hiperparametre Ayarlama

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • learning_rate hiperparametresi için 0.01 ile 1.5 arasında 200 değerlik bir liste oluştur ve learn_rate_list listesine ata.
  • min_samples_leaf hiperparametresi için 10 ile 40 (dahil) arasında değerlerden oluşan bir liste oluştur ve min_samples_list listesine ata.
  • Bu listeleri, örnekleme yapacağın bir listeler listesi halinde birleştir.
  • Bu hiperparametre kombinasyonlarından rastgele 250 model örnekle ve sonucu yazdır.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Create a list of values for the learning_rate hyperparameter
learn_rate_list = list(np.____(____,____,____))

# Create a list of values for the min_samples_leaf hyperparameter
min_samples_list = list(____(____,____))

# Combination list
combinations_list = [list(x) for x in ____(____, min_samples_list)]

# Sample hyperparameter combinations for a random search.
random_combinations_index = np.____(range(0, len(____)), ____, replace=False)
combinations_random_chosen = [combinations_list[x] for x in ____]

# Print the result
print(____)
Kodu Düzenle ve Çalıştır