SGDClassifier kullanma

Bu son kodlama egzersizinde, SGDClassifier() kullanarak düzenlileştirme şiddeti ve kayıp (lojistik regresyon vs. lineer SVM) üzerinde hiperparametre araması yapacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Lineer Sınıflandırıcılar

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

random_state=0 ile bir SGDClassifier örneği oluştur.
Düzenlileştirme şiddeti ve hinge ile log_loss kayıpları arasında arama yap.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# We set random_state=0 for reproducibility 
linear_classifier = ____(random_state=0)

# Instantiate the GridSearchCV object and run the search
parameters = {'alpha':[0.00001, 0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 1], 
             'loss':[____]}
searcher = GridSearchCV(linear_classifier, parameters, cv=10)
searcher.fit(X_train, y_train)

# Report the best parameters and the corresponding score
print("Best CV params", searcher.best_params_)
print("Best CV accuracy", searcher.best_score_)
print("Test accuracy of best grid search hypers:", searcher.score(X_test, y_test))

Kodu Düzenle ve Çalıştır