并排比较 Grid Search 与 Random Search
将随机搜索和网格搜索的搜索空间可视化到同一图中,能直观地看到各自的覆盖范围,从而更好地理解它们各自的优劣。
在本练习中,您将以网格搜索方式和随机搜索方式各抽取一组超参数组合,然后将它们绘制出来,比较差异。
您将会用到:
combinations_list:该算法的learn_rate与min_samples_leaf的组合列表。- 函数
visualize_search():它会将您的超参数组合转换为 X 与 Y 坐标,并在同一张图上绘制网格搜索与随机搜索的组合。该函数接收两个超参数组合列表作为输入。
如果您想查看 visualize_search() 的函数定义,可以运行以下代码:
import inspect
print(inspect.getsource(visualize_search))
本练习是课程的一部分
Python 中的超参数调优
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Sample grid coordinates
grid_combinations_chosen = ____[0:____]
# Print result
print(____)