[Day26] Python在建立機器學習模型與超參數的技巧 | 就愛喝咖啡
![[Day26] Python在建立機器學習模型與超參數的技巧](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
使用train_test_split將資料切為訓練(train)/測試(test),通常切分成訓練資料集0.7測試資料集0.3train_test_split(data).建立模型,將資料fit進模型開始訓練
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前一天我們介紹了機器學習的模型與優化器,今天來介紹Python在建立機器學習模型與超參數的技巧。
建立模型在 Scikit-learn 中,建立一個機器學習的模型其實非常簡單
讀進資料,並檢查資料的 shape (有多少 samples (rows), 多少 features (columns),label 的型態是什麼?) 讀取資料的方法:
使用 pandas 讀取 .csv 檔:pd.read_csv 使用 numpy 讀取 .txt 檔:np.loadtxt 使用 Scikit-learn 內建的資料集:sklearn.datasets.load_xxx 檢查資料數量:data.shape (data should be np.array or dataframe)使用train_test_split將資料切為訓練 (train) / 測試 (test),通常切分成訓練資料集0.7測試資料集0.3
train_test_split(data)建立模型,將資料 fit 進模型開始訓練
clf = LinearRegression() clf.fit(x_train, y_train)將測試資料 (features) 放進訓練好的模型中,得到 prediction,與測試資料的 label (y_test) 做評估
clf.predict(x_test) accuracy_score(y_test, y_pred) f1_score(y_test, y_pred) 超參數調整方法 窮舉法 (Grid Search):直接指定超參數的組合範圍,每一組參數都訓練完成,再根據驗證集 (validation) 的結果選擇最佳參數 隨機搜尋 (Random Search):指定超參數的範圍,用均勻分布進行參數抽樣,用抽到的參數進行訓練,再根據驗證...
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