`RandomizedSearchCV` fungerer som `GridSearchCV`, men i stedet for at afprøve **alle** kombinationer af hyperparametre, evaluerer den et **tilfældigt udsnit**.
I eksemplet nedenfor indeholder gitteret 100 kombinationer. `GridSearchCV` tester dem alle, mens `RandomizedSearchCV` for eksempel kan udvælge 20 — styret af `n_iter`. Dette gør tuning **hurtigere**, mens der som regel opnås en score tæt på den bedste.

import unittest
import pandas as pd
import numpy as np

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestGridAndRandomizedSearch(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # ÐÐ°Ð½Ñ Ð· ÑÐ¼Ð¾Ð²Ð¸
        cls.df = pd.read_csv(
            'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/penguins_pipelined.csv'
        )
        cls.X, cls.y = cls.df.drop('species', axis=1), cls.df['species']
        import user_code
        cls.uc = user_code  # Ð¾ÑÑÐºÑÑÑÑÑÑ: randomized, grid, model, param_grid, X, y

    def test_randomizedcv_initialized_with_niter_20(self):
        from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
        uc = self.uc
        rnd = getattr(uc, 'randomized', None)
        cond = isinstance(rnd, RandomizedSearchCV) and getattr(rnd, 'n_iter', None) == 20
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "RandomizedSearchCV initialized with n_iter=20",
            "RandomizedSearchCV must be initialized with n_iter=20"
        )

    def test_gridsearchcv_initialized(self):
        from sklearn.model_selection import GridSearchCV
        uc = self.uc
        grd = getattr(uc, 'grid', None)
        cond = isinstance(grd, GridSearchCV)
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "GridSearchCV initialized with provided param_grid",
            "GridSearchCV must be initialized with provided param_grid"
        )

    def test_param_space_keys(self):
        uc = self.uc
        expected_keys = {'n_neighbors', 'weights', 'p'}
        # Ð£ RandomizedSearchCV Ð¿Ð°ÑÐ°Ð¼ÐµÑÑÐ¸ Ð¼Ð¾Ð¶ÑÑÑ Ð·Ð±ÐµÑÑÐ³Ð°ÑÐ¸ÑÑ ÑÐº param_distributions
        rnd_space = getattr(uc.randomized, 'param_distributions', None)
        grd_space = getattr(uc.grid, 'param_grid', None)
        rnd_ok = isinstance(rnd_space, dict) and set(rnd_space.keys()) == expected_keys
        grd_ok = isinstance(grd_space, dict) and set(grd_space.keys()) == expected_keys
        cond = rnd_ok and grd_ok
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Hyperparameter space includes n_neighbors, weights, p for both searches",
            "Hyperparameter space must include n_neighbors, weights, p for both searches"
        )

    def test_estimator_is_knn(self):
        from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
        uc = self.uc
        is_knn_rnd = isinstance(getattr(uc.randomized, 'estimator', None), KNeighborsClassifier)
        is_knn_grd = isinstance(getattr(uc.grid, 'estimator', None), KNeighborsClassifier)
        cond = is_knn_rnd and is_knn_grd
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Both searches use KNeighborsClassifier as estimator",
            "Both searches must use KNeighborsClassifier as estimator"
        )

    def test_both_searches_fitted_and_have_best_attributes(self):
        uc = self.uc
        try:
            attrs_ok = all(
                hasattr(obj, 'best_estimator_') and hasattr(obj, 'best_score_') and hasattr(obj, 'cv_results_')
                for obj in (uc.randomized, uc.grid)
            )
        except Exception:
            attrs_ok = False
        _dynamic_test(
            self,
            attrs_ok,
            "Both searches are fitted (best_estimator_, best_score_, cv_results_ are available)",
            "Both searches must be fitted (best_estimator_, best_score_, cv_results_ must be available)"
        )

    def test_grid_and_randomized_scores_are_finite(self):
        uc = self.uc
        try:
            grid_score = float(uc.grid.best_score_)
            rnd_score = float(uc.randomized.best_score_)
            cond = np.isfinite(grid_score) and np.isfinite(rnd_score)
        except Exception:
            cond = False
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Best scores of GridSearchCV and RandomizedSearchCV are finite numbers",
            "Best scores of GridSearchCV and RandomizedSearchCV must be finite numbers"
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Prøv at køre koden flere gange. `RandomizedSearchCV` kan matche grid search-scoren, når den tilfældigt udvælger de **bedste** hyperparametre.


Bemærk

Maskinlæring anvendes nu overalt. Vil du lære det selv? Dette kursus er en introduktion til maskinlæringens verden, hvor du lærer grundlæggende begreber, arbejder med Scikit-learn – det mest populære bibliotek til ML – og bygger dit første maskinlæringsprojekt.
Dette kursus er tiltænkt studerende med grundlæggende kendskab til Python, Pandas og Numpy.

Lær om maskinlæringskoncepter og arbejdsgangen i et ML-projekt.

Forbehandling er sandsynligvis den vigtigste fase i et ML-projekt. Dette kapitel dækker de forbehandlingsskridt, der er nødvendige for næsten ethvert datasæt.

En pipeline er en elegant måde at kombinere alle forbehandlingsskridt samt en model. Pipelines gør det meget nemmere at træne og anvende en model.

Modellering er den mest underholdende fase i et ML-projekt. Lad os lære at opbygge, finjustere og evaluere modellen!

Udfordring: Justering af Hyperparametre med RandomizedSearchCV

Løsning

Udfordring: Justering af Hyperparametre med RandomizedSearchCV

Løsning