Je model tunen

Marketinganalyse: klantverloop voorspellen in Python

Mark Peterson

Director of Data Science, Infoblox

Opfrisser

from sklearn.svm import SVC

svc = SVC()

svc.fit(telco['data'], telco['target'])

SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='scale', kernel='rbf',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)

Hyperparameters van random forest

Parameter	Doel
n_estimators	Aantal bomen
criterion	Kwaliteit van split
max_features	Aantal features voor beste split
max_depth	Maximale diepte van boom
min_sample_splits	Min. samples om knoop te splitsen
bootstrap	Of bootstrapsamples worden gebruikt

Grid search

Grid search in sklearn

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {'n_estimators': np.arange(10, 51)}

clf_cv = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid)

clf_cv.fit(X, y)

clf_cv.best_params_

{'n_estimators': 43}

clf_cv.best_score_

0.9237923792379238

Veel succes met tunen!

Marketinganalyse: klantverloop voorspellen in Python