Herausforderung: Automatische Hyperparameter-Optimierung
Anstatt die Hyperparameter unseres Modells manuell auszuwählen, bietet die Randomisierte Suche (RandomizedSearchCV) eine effizientere Möglichkeit, eine optimale Konfiguration zu finden. Im Gegensatz zur Gitter-Suche (GridSearchCV), die systematisch alle möglichen Kombinationen von Hyperparametern bewertet, wählt die randomisierte Suche eine zufällige Teilmenge dieser Kombinationen aus. Dieser Ansatz reduziert die Rechenkosten erheblich und liefert dennoch überzeugende Ergebnisse.
Gerade bei neuronalen Netzen, bei denen die Anzahl möglicher Hyperparameter-Kombinationen enorm sein kann, ist das vollständige Testen aller Optionen oft unpraktikabel. Die randomisierte Suche umgeht dieses Problem, indem sie eine festgelegte Anzahl zufällig ausgewählter Hyperparametersätze testet und so eine Balance zwischen Exploration und Effizienz schafft.
RandomizedSearchCV(
estimator=model,
param_distributions=randomized_parameters,
n_iter=number_of_models_to_test, # Number of random combinations to evaluate
scoring='accuracy', # Evaluation metric
random_state=42, # Ensures reproducibility
)
estimator: Das zu optimierende Modell (z. B.MLPClassifier);param_distributions: Ein Dictionary, in dem die Schlüssel die Namen der Hyperparameter und die Werte Listen mit möglichen Ausprägungen sind;n_iter: Gibt an, wie viele zufällige Kombinationen getestet werden sollen. Ein höherer Wert erhöht die Wahrscheinlichkeit, eine optimale Kombination zu finden, erfordert jedoch mehr Rechenleistung;scoring: Definiert die Bewertungsmetrik (z. B.'accuracy'für Klassifikationsaufgaben).
Swipe to start coding
- Definieren des Parametergrids
param_distributions:- Setzen Sie
'hidden_layer_sizes'auf drei verschiedene Schichtkonfigurationen:(20, 20),(25, 25),(30, 30); - Setzen Sie
'learning_rate_init'auf die Werte0.02,0.01,0.005; - Setzen Sie
'max_iter'auf die Werte10,30,50.
- Setzen Sie
- Anwenden von
RandomizedSearchCVmit:- Dem definierten Modell
mlp; - Dem definierten Parametergrid
param_distributions; 4Iterationen;'accuracy'als Bewertungsmetrik.
- Dem definierten Modell
Lösung
Danke für Ihr Feedback!
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Can you explain the difference between RandomizedSearchCV and GridSearchCV in more detail?
How do I choose the right number for n_iter in RandomizedSearchCV?
What types of problems is RandomizedSearchCV best suited for?
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param_distributions=randomized_parameters,
n_iter=number_of_models_to_test, # Number of random combinations to evaluate
scoring='accuracy', # Evaluation metric
random_state=42, # Ensures reproducibility
)
estimator: Das zu optimierende Modell (z. B.MLPClassifier);param_distributions: Ein Dictionary, in dem die Schlüssel die Namen der Hyperparameter und die Werte Listen mit möglichen Ausprägungen sind;n_iter: Gibt an, wie viele zufällige Kombinationen getestet werden sollen. Ein höherer Wert erhöht die Wahrscheinlichkeit, eine optimale Kombination zu finden, erfordert jedoch mehr Rechenleistung;scoring: Definiert die Bewertungsmetrik (z. B.'accuracy'für Klassifikationsaufgaben).
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'hidden_layer_sizes'auf drei verschiedene Schichtkonfigurationen:(20, 20),(25, 25),(30, 30); - Setzen Sie
'learning_rate_init'auf die Werte0.02,0.01,0.005; - Setzen Sie
'max_iter'auf die Werte10,30,50.
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mlp; - Dem definierten Parametergrid
param_distributions; 4Iterationen;'accuracy'als Bewertungsmetrik.
- Dem definierten Modell
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