Conteúdo do Curso
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio 5: Ajuste de Hiperparâmetros
O ajuste de hiperparâmetros envolve alterar os parâmetros de um algoritmo para otimizar seu desempenho. Diferentemente dos parâmetros do modelo, que o algoritmo aprende por conta própria durante o treino, os hiperparâmetros são configurações externas definidas antes do início do processo de aprendizagem. O principal objetivo do ajuste de hiperparâmetros é encontrar a combinação ideal de hiperparâmetros que minimize uma função de perda predefinida ou maximize a precisão, garantindo que o modelo não seja insuficiente (underfit) nem excessivo (overfit) nos dados.
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Realize a afinação de hiperparâmetros em um classificador RandomForest para prever tipos de vinho com base nas suas propriedades químicas utilizando GridSearchCV e RandomizedSearchCV.
- Defina uma grade de parâmetros para procurar. O número de árvores deve iterar sobre a lista
[10, 20, 30], e a profundidade máxima delas deve iterar sobre[5, 10, 20]. - Utilize
GridSearchCVpara encontrar os melhores hiperparâmetros para o classificador RandomForest com3dobras de dados. - Faça o mesmo para
RandomizedSearchCVpara5conjuntos aleatórios de parâmetros. - Compare os resultados de ambos os métodos de busca.
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixoObrigado pelo seu feedback!
Desafio 5: Ajuste de Hiperparâmetros
O ajuste de hiperparâmetros envolve alterar os parâmetros de um algoritmo para otimizar seu desempenho. Diferentemente dos parâmetros do modelo, que o algoritmo aprende por conta própria durante o treino, os hiperparâmetros são configurações externas definidas antes do início do processo de aprendizagem. O principal objetivo do ajuste de hiperparâmetros é encontrar a combinação ideal de hiperparâmetros que minimize uma função de perda predefinida ou maximize a precisão, garantindo que o modelo não seja insuficiente (underfit) nem excessivo (overfit) nos dados.
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