Einführung
Beim maschinellen Lernen werden Validierungskurven verwendet, um die Trainings- und Validierungsergebnisse eines Klassifikators für verschiedene Hyperparameterwerte zu bestimmen. Dies kann helfen, die besten Hyperparameter für ein Modell auszuwählen. In diesem Lab verwenden wir scikit-learn, um Validierungskurven für einen Support Vector Machine (SVM)-Klassifikator zu zeichnen.
Tipps für die VM
Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.
Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.