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bayesian optimization CV 코드 문의
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bayesian optimization cv 코드('hyper_param_tuning_01'에서 몇개의 실습코드가 중간에 빠진 것 같습니다.
lgb_roc_eval_cv 함수 지정 후 실제 함수를 시행하고 반환값을 받아서 'target' 에 해당하는 값들을 다시 리스트의 형태로 저장하는 코드가 중간에 빠진 듯 합니다.
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lgbBO = BayesianOptimization(lgb_roc_eval_cv, bayesian_params, random_state = 0)
lgbBO.maxmize(init_point = 5, n_iters = 25)
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result_list = []
for result in lgbBO.res:
target = result['target']
result_list.append(target)
print(result_list)
print('max result:', np.argmax(np.array(result_list)))
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위의 두 가지 코드가 들어가야 새로이 실행된 CV 함수의 반환값에 대하여 최대값을 반환하는 듯 한데요?
답변 5
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제가 실습 코드를 다운로드 받으면 해당 부분이 수정되 있습니다만,,,
주피터 노트북을 재 기동하고 다시 해당 실습 코드를 로드 해보시거나 아님 아래 github에서 해당 노트북을 download부탁드립니다.
https://github.com/chulminkw/ADML/blob/main/hyper_param_tuning_01.ipynb
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아래 코드가 안나타나는 것 맞나요? 그리고 혹 코랩에서 수행하시나요?
# BayesianOptimization객체를 수행할 함수와 search할 parameter 범위를 설정하여 생성.
lgbBO = BayesianOptimization(lgb_roc_eval,bayesian_params , random_state=0)
# 함수 반환값이 최대가 되는 입력값 유추를 위한 iteration 수행.
lgbBO.maximize(init_points=5, n_iter=25)
# dictionary에 있는 target값을 모두 추출
target_list = []
for result in lgbBO.res:
target = result['target']
target_list.append(target)
print(target_list)
# 가장 큰 target 값을 가지는 순번(index)를 추출
print('maximum target index:', np.argmax(np.array(target_list)))
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안녕하십니까,
강의 처음 올린 실습 자료에 그렇게 되있었던것 같습니다. 올해 1월 초에 다시 실습 자료를 올렸으니 다시 다운로드 받으시면 될 것 같습니다.
감사합니다.