パラメーターチューニングの設定の仕方はどのようにするのか

Question

パラメーターチューニングの設定の仕方はどのようにするのでしょうか？

pipe_logistic = Pipeline([('scl',StandardScaler()),('est',LogisticRegression(random_state=1))])
pipe_gbc = Pipeline([('scl',StandardScaler()),('est',GradientBoostingClassifier(random_state=1))])

param_grid_logistic = {'est__C':[0.1,1.0,10.0,100.0], 'est__penalty':['l1','l2']}
param_grid_gbc = {'est__n_estimators':[50,100],'est__subsample':[0.8, 1.0]}

pipes = [pipe_logistic, pipe_gbc]
params = [param_grid_logistic, param_grid_gbc]
best_estimator = []
for elem in zip(pipes, params):
    ・
    ・
    ・

というサンプルコードがありました。

param_grid_logistic = {'est__C':[0.1,1.0,10.0,100.0], 'est__penalty':['l1','l2']}
param_grid_gbc = {'est__n_estimators':[50,100],'est__subsample':[0.8, 1.0]}

のコードで、'est__C'・'est__n_estimators'とキーを指定していますが、このキー名は自分で指定できるものなのでしょうか？また、[0.1,1.0,10.0,100.0]・[50,100]・['l1','l2']・[0.8, 1.0]の値も自分で指定できるものなのでしょうか？例えば、[0.1,1.0,10.0,100.0]の代わりに[1,2,3,4]と指定するなどのようにです。

Comments

[umyu]

ライブラリのsklearnのコードでしょうか？

[退会済みユーザー]

はい、そうです。

Answer 1

もちろんできます。
辞書のキーは揃える必要があります。

探索する値域はユーザー依存です。

osやshutilモジュールなどではなければpythonは何をいじっても最悪エラーを吐くだけなので、試してみると理解が深まりますよ。

Comments

[退会済みユーザー]

ありがとうございます。辞書のキーは、'est__C'や'est__penalty'と固定ということでしょうか？

[mkgrei]

学習器の名前'est'+'__'+変数のキー、例えば'C'という形です。

変数のキーはライブラリ依存です。

学習器の名前はpipelineに入れる時に自分で指定できます。

例えばregという名の学習器のalphaというキーをいろいろ変えてみるのならreg__alphaになります。