Scikit Learn optimización hiperparámetros GridSearchCV

Ejercicio de programación: Ajuste de hiperparámetros

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en ScikitLearn. Es un ejercicio para expertos que requiere un dominio completo de la tecnología.

Tipo: Ejercicio de código 5 minutos estimados 200 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Este reto te ayudará a practicar el uso de GridSearchCV para ajustar hiperparámetros en un modelo de clasificación.

Contenido del ejercicio

En este reto, experimentarás con el ajuste de hiperparámetros usando GridSearchCV de Scikit-Learn para optimizar un modelo de Máquina de Vectores de Soporte (SVM). Utilizarás el conocido conjunto de datos Iris proporcionado por Scikit-Learn. El objetivo es encontrar los valores óptimos para los hiperparámetros C, gamma y kernel del clasificador SVM.

Importar el conjunto de datos: Carga el conjunto de datos Iris usando datasets.load_iris().
Definir el modelo: Configura un modelo base utilizando SVC() de Scikit-Learn.
Definir la cuadrícula de hiperparámetros: Establece un conjunto de valores para los hiperparámetros C, gamma, y kernel.
Configurar GridSearchCV: Configura GridSearchCV para buscar los mejores hiperparámetros. Asegúrate de usar validación cruzada con al menos 5 particiones.
Ejecutar el ajuste de hiperparámetros: Utiliza el método fit de GridSearchCV sobre el conjunto de datos para encontrar la mejor combinación de hiperparámetros.
Obtener resultados: Imprime los mejores hiperparámetros y la puntuación alcanzada con ellos.
Repetir con RandomizedSearchCV.

Completa los pasos mencionados y asegúrate de implementar el código para realizar el ajuste de hiperparámetros de manera eficiente. Usa GridSearchCV para evaluar el clasificador SVM y lograr un rendimiento óptimo.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Ajuste de hiperparámetros" de ScikitLearn. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

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Alan Sastre

Ingeniero de Software y formador, CEO en CertiDevs

Ingeniero de software especializado en Full Stack y en Inteligencia Artificial. Como CEO de CertiDevs, ScikitLearn es una de sus áreas de expertise. Con más de 15 años programando, 6K seguidores en LinkedIn y experiencia como formador, Alan se dedica a crear ejercicios prácticos y contenido educativo de calidad para desarrolladores de todos los niveles.

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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Ejercicios de programación en ScikitLearn: Práctica y Certificación

Los ejercicios de programación son fundamentales para dominar ScikitLearn. Este ejercicio está diseñado para poner a prueba tus conocimientos prácticos y ayudarte a consolidar lo aprendido en las lecciones teóricas. La práctica constante con ejercicios de programación es la clave para convertirte en un desarrollador experto.

¿Por qué resolver ejercicios de programación?

Resolver ejercicios de programación en ScikitLearn te permite:

Aplicar conocimientos teóricos: Poner en práctica los conceptos aprendidos en las lecciones de ScikitLearn.
Identificar áreas de mejora: Descubrir qué conceptos necesitas reforzar en tu aprendizaje de ScikitLearn.
Prepararte para certificaciones: Los ejercicios te preparan para obtener certificados profesionales en ScikitLearn.
Mejorar tu perfil profesional: Demostrar tus habilidades prácticas en ScikitLearn.

Metodología de aprendizaje

Nuestros ejercicios de programación están diseñados siguiendo una metodología probada de aprendizaje progresivo. Cada ejercicio en ScikitLearn está cuidadosamente estructurado para llevar tus habilidades al siguiente nivel. Comenzamos con conceptos fundamentales y avanzamos gradualmente hacia desafíos más complejos que reflejan situaciones reales del desarrollo de software profesional.

Certificación y validación de conocimientos

Al completar ejercicios de programación, no solo mejoras tus habilidades técnicas, sino que también puedes obtener certificados que validan tu expertise en ScikitLearn. Estos certificados son reconocidos por empresas y pueden ser una gran adición a tu perfil profesional de LinkedIn o tu CV como desarrollador.

Los ejercicios están alineados con los estándares de la industria y cubren desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de programación en ScikitLearn. Cada ejercicio incluye casos de prueba y ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender mejor cómo aplicar lo aprendido en proyectos reales.