Triển khai GridSearch

Giờ bạn có thể dùng hàm GridSearchCV() của sklearn để tìm tổ hợp tốt nhất của tất cả các giá trị max_depth và min_samples_leaf mà bạn đã tạo ở bài trước.

Bài tập này là một phần của khóa học

Phân tích Nhân sự (HR Analytics): Dự đoán nghỉ việc bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Import hàm GridSearchCV
Áp dụng GridSearchCV() cho model của bạn với từ điển parameters mà bạn đã định nghĩa trước đó. Lưu thành param_search.
Fit param_search trên tập huấn luyện.
In ra các siêu tham số tốt nhất tìm được bằng thuộc tính best_params_.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# import the GridSearchCV function
from sklearn.model_selection import ____

# set up parameters: done
parameters = dict(max_depth=depth, min_samples_leaf=samples)

# initialize the param_search function using the GridSearchCV function, initial model and parameters above
param_search = ____(model, parameters, cv=3)

# fit the param_search to the training dataset
____.fit(features_train, target_train)

# print the best parameters found
print(param_search.____)

Chỉnh sửa và Chạy Mã