Использование GridSearchCV из библиотеки sklearn с Pipeline для настройки гиперпараметров в машин...

В этом видео мы обсуждаем, как простым и эффективным способом выполнить настройку гиперпараметров для задач машинного обучения и глубокого обучения. Идея конвейера sklearn заключается в последовательном применении последовательности трансформеров/методов предварительной обработки, а затем применении оценщика (регрессора или классификатора). С другой стороны, GridSearchCV можно использовать для выполнения исчерпывающего поиска по заданным значениям параметров для оценщика или конвейера. Мы показываем, что параметры конвейеров можно задавать с помощью имен параметров, разделенных символом «__», для выполнения оптимизации гиперпараметров (param_grid). Мы используем модель полиномиальной регрессии на Python, чтобы продемонстрировать комбинацию Pipeline и GridSearchCV. Вот основные модули, которые мы импортировали: from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.linear_model import Ridge #machinelearning #sklearn #regularization