VIP 👤
🏠 Inicio
Pruebas de rendimiento
📊 Todos los benchmarks 🦖 Dinosaurio v1 🦖 Dinosaurio v2 ✅ Aplicaciones To-Do List 🎨 Páginas libres creativas 🎯 FSACB - Showcase definitivo 🌍 Benchmark de traducción
Modelos
🏆 Top 10 modelos 🆓 Modelos gratuitos 📋 Todos los modelos ⚙️ Kilo Code
Recursos
💬 Biblioteca de prompts 📖 Glosario de IA 🔗 Enlaces útiles 🔌 API y routers
geavanceerd

Hyperparameter Tuning voor Regressie

#python #machine-learning #data-science #optimalisatie

Ontwerp een geavanceerde Python strategie voor machine learning modeloptimalisatie.

Schrijf een gedetailleerd Python script dat gebruikmaakt van scikit-learn om een Random Forest regressiemodel te trainen. Implementeer een Bayesian Optimization strategie met behulp van een bibliotheek naar keuze (zoals Optuna of Scikit-Optimize) om de hyperparameters te tunen. Het script moet cross-validatie gebruiken en uiteindelijk de beste parameter set outputten samen met de RMSE score. Voeg daarnaast functionaliteit toe om de feature importance te visualiseren met behulp van SHAP-waarden.