Contenido del Curso
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
Desafío 5: Ajuste de Hiperparámetros
El ajuste de hiperparámetros consiste en ajustar los parámetros de un algoritmo para optimizar su rendimiento. A diferencia de los parámetros del modelo, que el algoritmo aprende por sí mismo durante el entrenamiento, los hiperparámetros son configuraciones externas preestablecidas antes de que comience el proceso de aprendizaje. El objetivo principal del ajuste de hiperparámetros es encontrar la combinación óptima de hiperparámetros que minimice una función de pérdida predefinida o maximice la precisión, garantizando que el modelo no se ajuste ni por debajo ni por encima de los datos.
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Realice el ajuste de hiperparámetros en un clasificador RandomForest para predecir los tipos de vino en función de sus propiedades químicas utilizando GridSearchCV y RandomizedSearchCV.
- Defina una cuadrícula de parámetros para buscar. El número de árboles debe iterar sobre la lista
[10, 20, 30], y la profundidad máxima de los mismos debe iterar sobre[5, 10, 20]. - Utilice
GridSearchCVpara encontrar los mejores hiperparámetros para el clasificador RandomForest con3pliegues de datos. - Haga lo mismo con
RandomizedSearchCVpara5conjuntos aleatorios de parámetros. - Compare los resultados de ambos métodos de búsqueda.
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones¡Gracias por tus comentarios!
Desafío 5: Ajuste de Hiperparámetros
El ajuste de hiperparámetros consiste en ajustar los parámetros de un algoritmo para optimizar su rendimiento. A diferencia de los parámetros del modelo, que el algoritmo aprende por sí mismo durante el entrenamiento, los hiperparámetros son configuraciones externas preestablecidas antes de que comience el proceso de aprendizaje. El objetivo principal del ajuste de hiperparámetros es encontrar la combinación óptima de hiperparámetros que minimice una función de pérdida predefinida o maximice la precisión, garantizando que el modelo no se ajuste ni por debajo ni por encima de los datos.
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