Uitdaging: Automatische Hyperparameterafstemming
In plaats van handmatig specifieke waarden voor de hyperparameters van ons model te selecteren, biedt randomized search (RandomizedSearchCV) een efficiëntere methode om een optimale configuratie te vinden. In tegenstelling tot grid search (GridSearchCV), dat systematisch alle mogelijke combinaties van hyperparameters evalueert, kiest randomized search een willekeurige subset van deze combinaties. Deze aanpak vermindert de rekentijd aanzienlijk, terwijl toch sterke resultaten worden behaald.
Voor neurale netwerken, waarbij het aantal mogelijke hyperparametercombinaties enorm kan zijn, is het uitputtend testen van elke optie vaak onpraktisch. Randomized search omzeilt dit probleem door willekeurig een vastgesteld aantal hyperparametersets te selecteren, waarmee een balans wordt gevonden tussen verkenning en efficiëntie.
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: het model dat geoptimaliseerd moet worden (bijvoorbeeldMLPClassifier);param_distributions: een dictionary waarbij de sleutels de namen van de hyperparameters zijn en de waarden lijsten zijn waaruit wordt gesampled;n_iter: specificeert hoeveel willekeurige combinaties getest moeten worden. Een hogere waarde vergroot de kans op het vinden van een optimale combinatie, maar vereist meer rekenkracht;scoring: definieert de evaluatiemaatstaf (bijvoorbeeld'accuracy'voor classificatie).
Swipe to start coding
- Definieer het parameterrooster
param_distributions:- Stel
'hidden_layer_sizes'in op drie verschillende laagconfiguraties:(20, 20),(25, 25),(30, 30); - Stel
'learning_rate_init'in op de waarden0.02,0.01,0.005; - Stel
'max_iter'in op de waarden10,30,50.
- Stel
- Pas
RandomizedSearchCVtoe met:- Het gedefinieerde model
mlp; - Het gedefinieerde parameterrooster
param_distributions; 4iteraties;'accuracy'als evaluatiemetriek.
- Het gedefinieerde model
Oplossing
Bedankt voor je feedback!
single
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
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!
Completion rate improved to 4
Uitdaging: Automatische Hyperparameterafstemming
Veeg om het menu te tonen
In plaats van handmatig specifieke waarden voor de hyperparameters van ons model te selecteren, biedt randomized search (RandomizedSearchCV) een efficiëntere methode om een optimale configuratie te vinden. In tegenstelling tot grid search (GridSearchCV), dat systematisch alle mogelijke combinaties van hyperparameters evalueert, kiest randomized search een willekeurige subset van deze combinaties. Deze aanpak vermindert de rekentijd aanzienlijk, terwijl toch sterke resultaten worden behaald.
Voor neurale netwerken, waarbij het aantal mogelijke hyperparametercombinaties enorm kan zijn, is het uitputtend testen van elke optie vaak onpraktisch. Randomized search omzeilt dit probleem door willekeurig een vastgesteld aantal hyperparametersets te selecteren, waarmee een balans wordt gevonden tussen verkenning en efficiëntie.
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: het model dat geoptimaliseerd moet worden (bijvoorbeeldMLPClassifier);param_distributions: een dictionary waarbij de sleutels de namen van de hyperparameters zijn en de waarden lijsten zijn waaruit wordt gesampled;n_iter: specificeert hoeveel willekeurige combinaties getest moeten worden. Een hogere waarde vergroot de kans op het vinden van een optimale combinatie, maar vereist meer rekenkracht;scoring: definieert de evaluatiemaatstaf (bijvoorbeeld'accuracy'voor classificatie).
Swipe to start coding
- Definieer het parameterrooster
param_distributions:- Stel
'hidden_layer_sizes'in op drie verschillende laagconfiguraties:(20, 20),(25, 25),(30, 30); - Stel
'learning_rate_init'in op de waarden0.02,0.01,0.005; - Stel
'max_iter'in op de waarden10,30,50.
- Stel
- Pas
RandomizedSearchCVtoe met:- Het gedefinieerde model
mlp; - Het gedefinieerde parameterrooster
param_distributions; 4iteraties;'accuracy'als evaluatiemetriek.
- Het gedefinieerde model
Oplossing
Bedankt voor je feedback!
single