Descripción
Este reto te ayudará a practicar el uso de GridSearchCV para ajustar hiperparámetros en un modelo de clasificación.
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.
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- 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
, ykernel
. - 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
deGridSearchCV
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.
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