Sfida: Ottimizzazione Automatica degli Iperparametri
Piuttosto che selezionare manualmente valori specifici per gli iperparametri del modello, la ricerca randomizzata (RandomizedSearchCV
) offre un metodo più efficiente per individuare una configurazione ottimale. A differenza della ricerca a griglia (GridSearchCV
), che valuta sistematicamente tutte le possibili combinazioni di iperparametri, la ricerca randomizzata seleziona un sottoinsieme casuale di queste combinazioni. Questo approccio riduce significativamente il costo computazionale, mantenendo comunque risultati di qualità.
Per le reti neurali, dove il numero di possibili combinazioni di iperparametri può essere enorme, testare esaustivamente ogni opzione è spesso impraticabile. La ricerca randomizzata aggira questo problema campionando casualmente un numero definito di set di iperparametri, bilanciando esplorazione ed efficienza.
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
: modello da ottimizzare (ad esempio,MLPClassifier
);param_distributions
: dizionario in cui le chiavi sono i nomi degli iperparametri e i valori sono le liste da cui campionare;n_iter
: specifica quante combinazioni casuali devono essere testate. Un valore più alto aumenta la probabilità di trovare una combinazione ottimale ma richiede più calcolo;scoring
: definisce la metrica di valutazione (ad esempio,'accuracy'
per la classificazione).
Swipe to start coding
- In
param_distributions
, genera valori per due strati nascosti, dove ciascuno strato ha lo stesso numero di neuroni, compreso tra20
e30
(inclusi) con un passo di2
. - In
param_distributions
, imposta i valori del tasso di apprendimento su0.02
,0.01
e0.005
. - In
param_distributions
, genera 10 valori casuali per il numero di epoche di addestramento, assicurandoti che siano compresi nell'intervallo10
a50
(escluso). - Applica la ricerca randomizzata con
4
iterazioni (numero di combinazioni di iperparametri da valutare) e utilizza accuracy come metrica di valutazione.
Soluzione
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) offre un metodo più efficiente per individuare una configurazione ottimale. A differenza della ricerca a griglia (GridSearchCV
), che valuta sistematicamente tutte le possibili combinazioni di iperparametri, la ricerca randomizzata seleziona un sottoinsieme casuale di queste combinazioni. Questo approccio riduce significativamente il costo computazionale, mantenendo comunque risultati di qualità.
Per le reti neurali, dove il numero di possibili combinazioni di iperparametri può essere enorme, testare esaustivamente ogni opzione è spesso impraticabile. La ricerca randomizzata aggira questo problema campionando casualmente un numero definito di set di iperparametri, bilanciando esplorazione ed efficienza.
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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
)
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: modello da ottimizzare (ad esempio,MLPClassifier
);param_distributions
: dizionario in cui le chiavi sono i nomi degli iperparametri e i valori sono le liste da cui campionare;n_iter
: specifica quante combinazioni casuali devono essere testate. Un valore più alto aumenta la probabilità di trovare una combinazione ottimale ma richiede più calcolo;scoring
: definisce la metrica di valutazione (ad esempio,'accuracy'
per la classificazione).
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, genera valori per due strati nascosti, dove ciascuno strato ha lo stesso numero di neuroni, compreso tra20
e30
(inclusi) con un passo di2
. - In
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, imposta i valori del tasso di apprendimento su0.02
,0.01
e0.005
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, genera 10 valori casuali per il numero di epoche di addestramento, assicurandoti che siano compresi nell'intervallo10
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