Haaste: Automaattinen Hyperparametrien Viritys
Sen sijaan, että valittaisiin mallin hyperparametrien arvot manuaalisesti, satunnaishaku (RandomizedSearchCV
) tarjoaa tehokkaamman tavan löytää optimaalinen kokoonpano. Toisin kuin ruutuhaku (GridSearchCV
), joka arvioi järjestelmällisesti kaikki mahdolliset hyperparametriyhdistelmät, satunnaishaku valitsee satunnaisen osajoukon näistä yhdistelmistä. Tämä lähestymistapa vähentää merkittävästi laskentakustannuksia ja tuottaa silti hyviä tuloksia.
Neuroverkoissa mahdollisten hyperparametriyhdistelmien määrä voi olla valtava, joten kaikkien vaihtoehtojen läpikäynti on usein epäkäytännöllistä. Satunnaishaku ratkaisee tämän ongelman arpomalla ennalta määritellyn määrän hyperparametrisettejä, tasapainottaen tutkimisen ja tehokkuuden.
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
: optimoitava malli (esim.MLPClassifier
);param_distributions
: sanakirja, jossa avaimina ovat hyperparametrien nimet ja arvoina listat, joista arvot arvotaan;n_iter
: määrittää, kuinka monta satunnaista yhdistelmää testataan. Suurempi arvo lisää optimaalisen yhdistelmän löytymisen todennäköisyyttä, mutta vaatii enemmän laskentaa;scoring
: määrittää arviointimetriikan (esim.'accuracy'
luokittelussa).
Swipe to start coding
param_distributions
-sanakirjassa luo arvot kahdelle piilotetulle kerrokselle, joissa kummassakin kerroksessa on sama määrä neuroneita, välillä20
–30
(mukaan lukien), askelin2
.param_distributions
-sanakirjassa aseta oppimisnopeuden arvot:0.02
,0.01
ja0.005
.param_distributions
-sanakirjassa luo satunnaisia arvoja opetusepookkien määrälle välillä10
–50
(poissulkeva), yhteensä 10 arvoa.- Käytä satunnaistettua hakua
4
iteraatiolla (arvioitavien hyperparametriyhdistelmien määrä) ja käytä tarkkuutta arviointimetriikkana.
Ratkaisu
Kiitos palautteestasi!
single
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Awesome!
Completion rate improved to 4
Haaste: Automaattinen Hyperparametrien Viritys
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Sen sijaan, että valittaisiin mallin hyperparametrien arvot manuaalisesti, satunnaishaku (RandomizedSearchCV
) tarjoaa tehokkaamman tavan löytää optimaalinen kokoonpano. Toisin kuin ruutuhaku (GridSearchCV
), joka arvioi järjestelmällisesti kaikki mahdolliset hyperparametriyhdistelmät, satunnaishaku valitsee satunnaisen osajoukon näistä yhdistelmistä. Tämä lähestymistapa vähentää merkittävästi laskentakustannuksia ja tuottaa silti hyviä tuloksia.
Neuroverkoissa mahdollisten hyperparametriyhdistelmien määrä voi olla valtava, joten kaikkien vaihtoehtojen läpikäynti on usein epäkäytännöllistä. Satunnaishaku ratkaisee tämän ongelman arpomalla ennalta määritellyn määrän hyperparametrisettejä, tasapainottaen tutkimisen ja tehokkuuden.
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
: optimoitava malli (esim.MLPClassifier
);param_distributions
: sanakirja, jossa avaimina ovat hyperparametrien nimet ja arvoina listat, joista arvot arvotaan;n_iter
: määrittää, kuinka monta satunnaista yhdistelmää testataan. Suurempi arvo lisää optimaalisen yhdistelmän löytymisen todennäköisyyttä, mutta vaatii enemmän laskentaa;scoring
: määrittää arviointimetriikan (esim.'accuracy'
luokittelussa).
Swipe to start coding
param_distributions
-sanakirjassa luo arvot kahdelle piilotetulle kerrokselle, joissa kummassakin kerroksessa on sama määrä neuroneita, välillä20
–30
(mukaan lukien), askelin2
.param_distributions
-sanakirjassa aseta oppimisnopeuden arvot:0.02
,0.01
ja0.005
.param_distributions
-sanakirjassa luo satunnaisia arvoja opetusepookkien määrälle välillä10
–50
(poissulkeva), yhteensä 10 arvoa.- Käytä satunnaistettua hakua
4
iteraatiolla (arvioitavien hyperparametriyhdistelmien määrä) ja käytä tarkkuutta arviointimetriikkana.
Ratkaisu
Kiitos palautteestasi!
single