Défi : Réglage Automatique des Hyperparamètres
Plutôt que de sélectionner manuellement des valeurs spécifiques pour les hyperparamètres de notre modèle, la recherche aléatoire (RandomizedSearchCV
) propose une méthode plus efficace pour trouver une configuration optimale. Contrairement à la recherche par grille (GridSearchCV
), qui évalue systématiquement toutes les combinaisons possibles d'hyperparamètres, la recherche aléatoire sélectionne un sous-ensemble aléatoire de ces combinaisons. Cette approche réduit considérablement le coût computationnel tout en offrant de bons résultats.
Pour les réseaux de neurones, où le nombre de combinaisons d'hyperparamètres possibles peut être immense, tester de manière exhaustive chaque option est souvent impraticable. La recherche aléatoire contourne ce problème en échantillonnant aléatoirement un nombre défini d'ensembles d'hyperparamètres, équilibrant ainsi exploration et efficacité.
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
: modèle à optimiser (par exemple,MLPClassifier
) ;param_distributions
: dictionnaire dont les clés sont les noms des hyperparamètres et les valeurs sont des listes à échantillonner ;n_iter
: nombre de combinaisons aléatoires à tester. Une valeur plus élevée augmente les chances de trouver une combinaison optimale mais nécessite plus de calcul ;scoring
: définit la métrique d'évaluation (par exemple,'accuracy'
pour la classification).
Swipe to start coding
- Dans
param_distributions
, générez des valeurs pour deux couches cachées, où chaque couche possède le même nombre de neurones, allant de20
à30
(inclus) avec un pas de2
. - Dans
param_distributions
, définissez les valeurs du taux d'apprentissage à0.02
,0.01
et0.005
. - Dans
param_distributions
, générez 10 valeurs aléatoires pour le nombre d'époques d'entraînement, en vous assurant qu'elles se situent dans l'intervalle10
à50
(exclus). - Appliquez une recherche aléatoire avec
4
itérations (nombre de combinaisons d'hyperparamètres à évaluer) et utilisez accuracy comme métrique d'évaluation.
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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?
Awesome!
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Plutôt que de sélectionner manuellement des valeurs spécifiques pour les hyperparamètres de notre modèle, la recherche aléatoire (RandomizedSearchCV
) propose une méthode plus efficace pour trouver une configuration optimale. Contrairement à la recherche par grille (GridSearchCV
), qui évalue systématiquement toutes les combinaisons possibles d'hyperparamètres, la recherche aléatoire sélectionne un sous-ensemble aléatoire de ces combinaisons. Cette approche réduit considérablement le coût computationnel tout en offrant de bons résultats.
Pour les réseaux de neurones, où le nombre de combinaisons d'hyperparamètres possibles peut être immense, tester de manière exhaustive chaque option est souvent impraticable. La recherche aléatoire contourne ce problème en échantillonnant aléatoirement un nombre défini d'ensembles d'hyperparamètres, équilibrant ainsi exploration et efficacité.
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
: modèle à optimiser (par exemple,MLPClassifier
) ;param_distributions
: dictionnaire dont les clés sont les noms des hyperparamètres et les valeurs sont des listes à échantillonner ;n_iter
: nombre de combinaisons aléatoires à tester. Une valeur plus élevée augmente les chances de trouver une combinaison optimale mais nécessite plus de calcul ;scoring
: définit la métrique d'évaluation (par exemple,'accuracy'
pour la classification).
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, générez des valeurs pour deux couches cachées, où chaque couche possède le même nombre de neurones, allant de20
à30
(inclus) avec un pas de2
. - Dans
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, définissez les valeurs du taux d'apprentissage à0.02
,0.01
et0.005
. - Dans
param_distributions
, générez 10 valeurs aléatoires pour le nombre d'époques d'entraînement, en vous assurant qu'elles se situent dans l'intervalle10
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(exclus). - Appliquez une recherche aléatoire avec
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