Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Khám phá kết quả grid search

Bây giờ bạn sẽ khám phá thuộc tính cv_results_ của đối tượng GridSearchCV đã được định nghĩa trong video. Đây là một dictionary mà chúng ta có thể đọc vào một pandas DataFrame và chứa rất nhiều thông tin hữu ích về grid search mà bạn vừa thực hiện.

Nhắc lại về các loại cột khác nhau trong thuộc tính này:

  • các cột time_
  • các cột param_ (một cho mỗi siêu tham số) và cột params duy nhất (chứa toàn bộ thiết lập siêu tham số)
  • một cột train_score cho mỗi fold của cv, bao gồm các cột mean_train_score và std_train_score
  • một cột test_score cho mỗi fold của cv, bao gồm các cột mean_test_score và std_test_score
  • một cột rank_test_score với giá trị từ 1 đến n (số vòng lặp), xếp hạng các hàng dựa trên mean_test_score của chúng

Bài tập này là một phần của khóa học

Tinh chỉnh siêu tham số trong Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Đọc thuộc tính cv_results_ của đối tượng GridSearchCV grid_rf_class vào một data frame và in toàn bộ ra để kiểm tra.
  • Trích xuất và in cột duy nhất chứa dictionary của tất cả siêu tham số được dùng ở mỗi vòng lặp của grid search.
  • Trích xuất và in hàng có điểm kiểm tra trung bình tốt nhất bằng cách lập chỉ mục theo cột rank_test_score.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Read the cv_results property into a dataframe & print it out
cv_results_df = pd.DataFrame(grid_rf_class.____)
print(____)

# Extract and print the column with a dictionary of hyperparameters used
column = cv_results_df.loc[:, [____]]
print(____)

# Extract and print the row that had the best mean test score
best_row = cv_results_df[cv_results_df[____] == ____ ]
print(best_row)
Chỉnh sửa và Chạy Mã