ПочатиПочніть безкоштовно

Візуалізація Coarse to Fine

Виконайте першу частину пошуку Coarse to Fine. Спершу проаналізуйте результати початкового випадкового пошуку в широкому просторі гіперпараметрів, а потім вирішіть, який наступний крок допоможе звузити пошук і зробити його точнішим.

У вашому розпорядженні:

  • combinations_list — список можливих комбінацій гіперпараметрів, за якими виконувався випадковий пошук.
  • results_df — датафрейм, що містить кожну комбінацію гіперпараметрів і отриману точність для всіх 500 спроб. Кожен гіперпараметр — це стовпець, а заголовок — назва гіперпараметра.
  • visualize_hyperparameter() — функція, яка приймає стовпець датафрейма (як рядок) і будує діаграму розсіювання значень цього стовпця порівняно з метрикою точності. Приклад виклику функції: visualize_hyperparameter('accuracy')

Якщо бажаєте переглянути визначення функції visualize_hyperparameter(), запустіть цей код:

import inspect
print(inspect.getsource(visualize_hyperparameter))

Ця вправа є частиною курсу

Тюнінг гіперпараметрів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Підтвердьте (через друк) розмір combinations_list, щоб обґрунтувати необхідність починати з випадкового пошуку.
  • Відсортуйте results_df за значеннями точності та виведіть перші 10 рядків. Чи є очевидні висновки? Зважайте на малий розмір вибірки!
  • Підтвердьте (через друк), які гіперпараметри використовувалися в цьому пошуку. Це назви стовпців у results_df.
  • Викличте visualize_hyperparameter() для кожного гіперпараметра по черзі (max_depth, min_samples_leaf, learn_rate). Чи помітні якісь тренди?

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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(____)
Редагувати та запускати код