Introduction
En apprentissage automatique, les courbes de validation sont utilisées pour déterminer les scores d'entraînement et de validation d'un classifieur pour différentes valeurs d'hyperparamètres. Cela peut aider à sélectionner les meilleurs hyperparamètres pour un modèle. Dans ce laboratoire, nous allons utiliser scikit-learn pour tracer les courbes de validation pour un classifieur à vecteurs de support (SVM).
Conseils sur la machine virtuelle
Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Carnet de notes pour accéder à Jupyter Notebook pour la pratique.
Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations de Jupyter Notebook.
Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous réglerons rapidement le problème pour vous.