Utmaning: Automatisk Hyperparametertuning
Istället för att manuellt välja specifika värden för modellens hyperparametrar erbjuder randomiserad sökning (RandomizedSearchCV
) ett mer effektivt sätt att hitta en optimal konfiguration. Till skillnad från rutnätsökning (GridSearchCV
), som systematiskt utvärderar alla möjliga kombinationer av hyperparametrar, väljer randomiserad sökning ett slumpmässigt delmängd av dessa kombinationer. Detta tillvägagångssätt minskar avsevärt den beräkningsmässiga kostnaden samtidigt som det ger goda resultat.
För neurala nätverk, där antalet möjliga hyperparameterkombinationer kan vara enormt, är det ofta opraktiskt att testa varje alternativ uttömmande. Randomiserad sökning kringgår detta problem genom att slumpmässigt välja ett definierat antal hyperparameterset, vilket balanserar utforskning och effektivitet.
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
: modellen som ska optimeras (t.ex.MLPClassifier
);param_distributions
: en ordbok där nycklar är hyperparameternamn och värden är listor att slumpmässigt välja från;n_iter
: anger hur många slumpmässiga kombinationer som ska testas. Ett högre värde ökar sannolikheten att hitta en optimal kombination men kräver mer beräkning;scoring
: definierar utvärderingsmåttet (t.ex.'accuracy'
för klassificering).
Swipe to start coding
- I
param_distributions
, generera värden för två dolda lager, där varje lager har samma antal neuroner, från20
till30
(inklusive) med ett steg om2
. - I
param_distributions
, ange inlärningshastighetsvärdena till0.02
,0.01
och0.005
. - I
param_distributions
, generera 10 slumpmässiga värden för antalet tränings-epoker, och säkerställ att de ligger inom intervallet10
till50
(exklusive). - Använd randomiserad sökning med
4
iterationer (antalet hyperparameterkombinationer att utvärdera) och använd noggrannhet som utvärderingsmetrik.
Lösning
Tack för dina kommentarer!
single
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
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
Utmaning: Automatisk Hyperparametertuning
Svep för att visa menyn
Istället för att manuellt välja specifika värden för modellens hyperparametrar erbjuder randomiserad sökning (RandomizedSearchCV
) ett mer effektivt sätt att hitta en optimal konfiguration. Till skillnad från rutnätsökning (GridSearchCV
), som systematiskt utvärderar alla möjliga kombinationer av hyperparametrar, väljer randomiserad sökning ett slumpmässigt delmängd av dessa kombinationer. Detta tillvägagångssätt minskar avsevärt den beräkningsmässiga kostnaden samtidigt som det ger goda resultat.
För neurala nätverk, där antalet möjliga hyperparameterkombinationer kan vara enormt, är det ofta opraktiskt att testa varje alternativ uttömmande. Randomiserad sökning kringgår detta problem genom att slumpmässigt välja ett definierat antal hyperparameterset, vilket balanserar utforskning och effektivitet.
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
: modellen som ska optimeras (t.ex.MLPClassifier
);param_distributions
: en ordbok där nycklar är hyperparameternamn och värden är listor att slumpmässigt välja från;n_iter
: anger hur många slumpmässiga kombinationer som ska testas. Ett högre värde ökar sannolikheten att hitta en optimal kombination men kräver mer beräkning;scoring
: definierar utvärderingsmåttet (t.ex.'accuracy'
för klassificering).
Swipe to start coding
- I
param_distributions
, generera värden för två dolda lager, där varje lager har samma antal neuroner, från20
till30
(inklusive) med ett steg om2
. - I
param_distributions
, ange inlärningshastighetsvärdena till0.02
,0.01
och0.005
. - I
param_distributions
, generera 10 slumpmässiga värden för antalet tränings-epoker, och säkerställ att de ligger inom intervallet10
till50
(exklusive). - Använd randomiserad sökning med
4
iterationer (antalet hyperparameterkombinationer att utvärdera) och använd noggrannhet som utvärderingsmetrik.
Lösning
Tack för dina kommentarer!
single