sklearn:ハイパーパラメータの最適化

hyper_params_optimise

ハイパーパラメータを学習と評価を自動的に繰り返すことによって、最適値にする方法があります

ハイパーパラメータとは

  • ユーザーが手動で設定するパラメータのこと。(訓練によって決まらない)
  • 決定木の層の深さ、ランダムフォレストの決定木カバレッジなど。

最適化の方法

グリッドサーチ:ハイパーパラメーターを自動で色々振った機械学習モデルを作成するします。(ランダムサーチというやり方もありますがマイナーなので割愛)

グリッドサーチと交差検証を行うのが一般的です。

ではやってみましょう

特に細かい説明は必要ないですよね。利用していきましょう。

 

 

ああ

 

 

ああ

 

The following two tabs change content below.

Kazu Manabu

こんにちは すうがく を こよなくあいする ”二代目 圧倒的 かず まなぶ (´・ω・`)” です 心が豊かになる方法について 引き続き考えていきたいです。

投稿者: Kazu Manabu

こんにちは すうがく を こよなくあいする ”二代目 圧倒的 かず まなぶ (´・ω・`)” です 心が豊かになる方法について 引き続き考えていきたいです。