Множество алгоритмов, предложенных в библиотеке SciKit-Learn, используют итерационный подход для поиска оптимальных решений. Это характерно для алгоритмов кластеризации, регрессии, нейронных сетей и других методов машинного обучения.
Настройка количества итераций
K-means
В алгоритме кластеризации k-means параметр max_iter управляет максимальным количеством итераций, которые алгоритм выполнит для достижения сходимости. Пример:
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3, max_iter=300)
Линейные модели
В LogisticRegression, SGDClassifier и других алгоритмах линейных моделей используется параметр max_iter:
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
log_reg = LogisticRegression(max_iter=100)
Нейронные сети
В MLPClassifier и MLPRegressor аналогично используется max_iter:
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
mlp = MLPClassifier(max_iter=200)
Зачем контролировать число итераций?
Контроль за количеством итераций позволяет:
- Предотвращать пересчет: Ограничить время выполнения модели и избежать длительных итераций, если результат не изменяется.
- Улучшать сходимость: некоторые алгоритмы могут не сойтись, так как оптимизация может прекратиться досрочно из-за ограничения.
Подбор правильного количества итераций требует учета конкретной задачи и доступных ресурсов вычислений. Значение max_iter часто выбирается по умолчанию, но его уточнение может улучшить качество моделей и их производительность.
Категория: Математика
Теги: машинное обучение, SciKit-Learn, алгоритмы итерации