GridSearchCV cho LogisticRegression
Dùng GridSearchCV để chọn hyperparameter mà không rò rỉ validation vào train.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: logistic pipeline, cross-validation, C.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Dùng GridSearchCV để chọn hyperparameter mà không rò rỉ validation vào train.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 372 trong tầng Đánh giá và chọn model. Bài dùng thư viện GridSearchCV + Pipeline(StandardScaler, LogisticRegression) trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Tạo pipeline scale+logistic, tìm C trong C_values bằng GridSearchCV với StratifiedKFold có seed.
def gridsearch_logistic(X, y, C_values, cv, seed):Input
X/y classification, list C_values, số fold cv và seed.
Output
Dictionary tested_C, best_C và best_score.
Ràng buộc
C phải được truyền vào bước logistic trong pipeline; scoring là accuracy; không dùng test riêng.
Ví dụ
Giải thích
Thử C=[0.01,1,100] trên các fold và giữ C có accuracy trung bình cao nhất.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.