Phân tích độ ổn định của TPOT
Bây giờ bạn sẽ thấy tính ngẫu nhiên của TPOT bằng cách dựng bộ phân loại với các random_state khác nhau và xem thuật toán chọn mô hình nào là tốt nhất. Điều này giúp bạn nhận ra TPOT khá kém ổn định nếu không chạy trong một khoảng thời gian đủ dài.
Bài tập này là một phần của khóa học
Tinh chỉnh siêu tham số trong Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create the tpot classifier
tpot_clf = TPOTClassifier(generations=2, population_size=4, offspring_size=3, scoring='accuracy', cv=2,
verbosity=2, random_state=____)
# Fit the classifier to the training data
tpot_clf.fit(X_train, y_train)
# Score on the test set
print(tpot_clf.score(X_test, y_test))