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scikit-learnは、Pythonで使用できるオープンソースプロジェクトの機械学習用ライブラリです。多くの機械学習アルゴリズムが実装されていますが、どのアルゴリズムも同じような書き方で利用できます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

最適化

最適化とはメソッドやデザインの最適な処理方法を選択することです。パフォーマンスの向上を目指す為に行われます。プログラミングにおける最適化は、アルゴリズムのスピードアップや、要求されるリソースを減らすことなどを指します。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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sklearn.model_selection.GridSearchCV()の計算が終了しない

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投稿2021/02/10 03:38

編集2022/01/12 10:55

前提・実現したいこと

機械学習モデルの一つであるSVCのパラメータ設定を最適化するためにGridSearchCVを使用していますが
計算が終了しません。。。

パラメーター設定ミス等ございましたらご指摘お願いいたします。

該当のソースコード

python

pipe_svc = make_pipeline(StandardScaler(), PCA(n_components=3), SVC(random_state=1)) print('X_train.shape={}, y_train.shape={}'.format(X_train.shape, y_train.shape)) #X_train.shape=(74, 27), y_train.shape=(74,) ---------------訓練データ構造を出力 param_grid = [{'svc__C': [0.1, 1.0, 10.0], 'svc__kernel': ['rbf']}] gs = GridSearchCV(estimator=pipe_svc, param_grid=param_grid, cv=2, n_jobs=-1) gs = gs.fit(X_train, y_train) #----この部分で計算が終わらない print(gs.best_score_) print(gs.best_params_)

試したこと

下記のパラメーターの数を減らしましたが効果が出ませんでした。
make_pipeline中の PCA(n_components=3)
param_grid中の 'svc__C': [0.1, 1.0, 10.0]
GridSearchCV中の cv=2

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

google colabで計算

コードは下記URLを参考にしました
https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-3rd-edition/blob/master/ch06/ch06.ipynb
(Fine-tuning machine learning models via grid searchの章)

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