1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python
Connected

Bài tập

Thay đổi siêu tham số

Số vòng lặp huấn luyện và kích thước của các tầng ẩn là hai siêu tham số chính có thể điều chỉnh khi làm việc với bộ phân loại MLP. Trong bài tập này, bạn sẽ thay đổi từng yếu tố một cách độc lập và quan sát cách hiệu năng (độ chính xác và AUC của đường cong ROC) có thể thay đổi.

X_train, y_train, X_test, y_test đã có sẵn trong không gian làm việc của bạn. Các thuộc tính đã được chuẩn hóa bằng StandardScaler(). pandas là pd, numpy là np cũng đã sẵn sàng.

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
  • 1
    • Tạo một bộ phân loại MLP cho mỗi cấu hình max_iter.
    • Tính độ chính xác và AUC bằng roc_auc_score() trên y_score.
  • 2
    • Tạo 3 bộ phân loại MLP với 4, 8 và 16 nút (dùng (4, ), (8, ), v.v.)
    • Tính độ chính xác và AUC của ROC cho từng mô hình.