`RandomizedSearchCV` fungerar som `GridSearchCV`, men istället för att testa **alla** kombinationer av hyperparametrar, utvärderar den ett **slumpmässigt urval**.
I exemplet nedan innehåller gridet 100 kombinationer. `GridSearchCV` testar alla, medan `RandomizedSearchCV` kan ta ett urval, till exempel 20 — styrt av `n_iter`. Detta gör justeringen **snabbare**, samtidigt som den vanligtvis hittar ett resultat nära det bästa.

import unittest
import pandas as pd
import numpy as np

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestGridAndRandomizedSearch(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # ÐÐ°Ð½Ñ Ð· ÑÐ¼Ð¾Ð²Ð¸
        cls.df = pd.read_csv(
            'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/penguins_pipelined.csv'
        )
        cls.X, cls.y = cls.df.drop('species', axis=1), cls.df['species']
        import user_code
        cls.uc = user_code  # Ð¾ÑÑÐºÑÑÑÑÑÑ: randomized, grid, model, param_grid, X, y

    def test_randomizedcv_initialized_with_niter_20(self):
        from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
        uc = self.uc
        rnd = getattr(uc, 'randomized', None)
        cond = isinstance(rnd, RandomizedSearchCV) and getattr(rnd, 'n_iter', None) == 20
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "RandomizedSearchCV initialized with n_iter=20",
            "RandomizedSearchCV must be initialized with n_iter=20"
        )

    def test_gridsearchcv_initialized(self):
        from sklearn.model_selection import GridSearchCV
        uc = self.uc
        grd = getattr(uc, 'grid', None)
        cond = isinstance(grd, GridSearchCV)
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "GridSearchCV initialized with provided param_grid",
            "GridSearchCV must be initialized with provided param_grid"
        )

    def test_param_space_keys(self):
        uc = self.uc
        expected_keys = {'n_neighbors', 'weights', 'p'}
        # Ð£ RandomizedSearchCV Ð¿Ð°ÑÐ°Ð¼ÐµÑÑÐ¸ Ð¼Ð¾Ð¶ÑÑÑ Ð·Ð±ÐµÑÑÐ³Ð°ÑÐ¸ÑÑ ÑÐº param_distributions
        rnd_space = getattr(uc.randomized, 'param_distributions', None)
        grd_space = getattr(uc.grid, 'param_grid', None)
        rnd_ok = isinstance(rnd_space, dict) and set(rnd_space.keys()) == expected_keys
        grd_ok = isinstance(grd_space, dict) and set(grd_space.keys()) == expected_keys
        cond = rnd_ok and grd_ok
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Hyperparameter space includes n_neighbors, weights, p for both searches",
            "Hyperparameter space must include n_neighbors, weights, p for both searches"
        )

    def test_estimator_is_knn(self):
        from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
        uc = self.uc
        is_knn_rnd = isinstance(getattr(uc.randomized, 'estimator', None), KNeighborsClassifier)
        is_knn_grd = isinstance(getattr(uc.grid, 'estimator', None), KNeighborsClassifier)
        cond = is_knn_rnd and is_knn_grd
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Both searches use KNeighborsClassifier as estimator",
            "Both searches must use KNeighborsClassifier as estimator"
        )

    def test_both_searches_fitted_and_have_best_attributes(self):
        uc = self.uc
        try:
            attrs_ok = all(
                hasattr(obj, 'best_estimator_') and hasattr(obj, 'best_score_') and hasattr(obj, 'cv_results_')
                for obj in (uc.randomized, uc.grid)
            )
        except Exception:
            attrs_ok = False
        _dynamic_test(
            self,
            attrs_ok,
            "Both searches are fitted (best_estimator_, best_score_, cv_results_ are available)",
            "Both searches must be fitted (best_estimator_, best_score_, cv_results_ must be available)"
        )

    def test_grid_and_randomized_scores_are_finite(self):
        uc = self.uc
        try:
            grid_score = float(uc.grid.best_score_)
            rnd_score = float(uc.randomized.best_score_)
            cond = np.isfinite(grid_score) and np.isfinite(rnd_score)
        except Exception:
            cond = False
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Best scores of GridSearchCV and RandomizedSearchCV are finite numbers",
            "Best scores of GridSearchCV and RandomizedSearchCV must be finite numbers"
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Prova att köra koden flera gånger. `RandomizedSearchCV` kan uppnå samma resultat som grid search när den slumpmässigt väljer de **bästa** hyperparametrarna.


Notera

Maskininlärning används nu överallt. Vill du lära dig det själv? Denna kurs är en introduktion till maskininlärningens värld där du får lära dig grundläggande begrepp, arbeta med scikit-learn – det mest populära biblioteket för ML, och bygga ditt första maskininlärningsprojekt.
Kursen är avsedd för studenter med grundläggande kunskaper i Python, Pandas och Numpy.

Lär dig maskininlärningskoncept och arbetsflödet för ML-projekt.

Förbehandling är troligen det viktigaste steget i ett ML-projekt. Detta kapitel behandlar de förbehandlingssteg som krävs för nästan alla datamängder.

En pipeline är ett smidigt sätt att kombinera alla förbehandlingssteg samt en modell. Pipelines gör det mycket enklare att träna och använda en modell.

Modellering är det mest underhållande steget i ett ML-projekt. Lär dig att bygga, finjustera och utvärdera modellen!

Utmaning: Justering av Hyperparametrar med RandomizedSearchCV

Lösning

Utmaning: Justering av Hyperparametrar med RandomizedSearchCV

Lösning