1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Học có giám sát với scikit-learn
Connected

Bài tập

Tinh chỉnh siêu tham số với GridSearchCV

Bây giờ bạn đã thấy cách thực hiện grid search để tinh chỉnh siêu tham số, bạn sẽ xây dựng một mô hình hồi quy lasso với các siêu tham số tối ưu để dự đoán mức đường huyết dựa trên các đặc trưng trong tập dữ liệu diabetes_df.

X_train, X_test, y_train, và y_test đã được nạp sẵn cho bạn. Một đối tượng KFold() đã được tạo và lưu dưới tên kf, cùng với một mô hình hồi quy lasso là lasso.

Hướng dẫn

100 XP
  • Import GridSearchCV.
  • Thiết lập một lưới tham số cho "alpha", dùng np.linspace() để tạo 20 giá trị cách đều trong khoảng từ 0.00001 đến 1.
  • Gọi GridSearchCV(), truyền lasso, lưới tham số, và đặt cv bằng kf.
  • Fit đối tượng grid search với dữ liệu huấn luyện để thực hiện grid search có cross-validation.