使用隨機搜尋選擇最佳引數 網格搜尋

2021-10-01 17:33:28 字數 2603 閱讀 6426

# 라이브러리를 임포트합니다.

from scipy.stats import uniform

from sklearn import linear_model, datasets

from sklearn.model_selection import randomizedsearchcv

# 데이터를 로드합니다.

iris = datasets.load_iris(

)features = iris.data

target = iris.target

# 로지스틱 회귀 모델을 만듭니다.

logistic = linear_model.logisticregression(

)# . penalty hyperparameter values

penalty =

['l1'

,'l2'

]# 建立正則化候選超引數分布

c = uniform(loc=

0, scale=4)

# 建立超引數字典

hyperparameters =

dict

(c=c, penalty=penalty)

# 建立隨機搜搜物件

randomizedsearch = randomizedsearchcv(

logistic, hyperparameters, random_state=

1, n_iter=

100, cv=

5, verbose=0,

n_jobs=-1

)# 訓練隨機搜尋

best_model = randomizedsearch.fit(features, target)

# 라이브러리를 임포트합니다.

from scipy.stats import uniform

from sklearn import linear_model, datasets

from sklearn.model_selection import randomizedsearchcv

# 데이터를 로드합니다.

iris = datasets.load_iris(

)features = iris.data

target = iris.target

# 로지스틱 회귀 모델을 만듭니다.

logistic = linear_model.logisticregression(

)# . penalty hyperparameter values

penalty =

['l1'

,'l2'

]# 建立正則化候選超引數分布

c = uniform(loc=

0, scale=4)

# 建立超引數字典

hyperparameters =

dict

(c=c, penalty=penalty)

# 建立隨機搜搜物件

randomizedsearch = randomizedsearchcv(

logistic, hyperparameters, random_state=

1, n_iter=

100, cv=

5, verbose=0,

n_jobs=-1

)# 訓練隨機搜尋

best_model = randomizedsearch.fit(features, target)

# 라이브러리를 임포트합니다.

from scipy.stats import uniform

from sklearn import linear_model, datasets

from sklearn.model_selection import randomizedsearchcv

# 데이터를 로드합니다.

iris = datasets.load_iris(

)features = iris.data

target = iris.target

# 로지스틱 회귀 모델을 만듭니다.

logistic = linear_model.logisticregression(

)# . penalty hyperparameter values

penalty =

['l1'

,'l2'

]# 建立正則化候選超引數分布

c = uniform(loc=

0, scale=4)

# 建立超引數字典

hyperparameters =

dict

(c=c, penalty=penalty)

# 建立隨機搜搜物件

randomizedsearch = randomizedsearchcv(

logistic, hyperparameters, random_state=

1, n_iter=

100, cv=

5, verbose=0,

n_jobs=-1

)# 訓練隨機搜尋

best_model = randomizedsearch.fit(features, target)

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