Optimiser les hyperparamètres avec Optuna
Optimiser les hyperparamètres d'un modèle
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Rédigez un code Python pour optimiser les hyperparamètres de [XGBoost/LightGBM/Random Forest] avec Optuna sur un jeu de données X, y. Définissez un espace de recherche pertinent pour [liste des hyperparamètres clés], utilisez une validation croisée à 5 blocs avec [métrique] comme objectif, exécutez [N] essais et tracez l'historique d'optimisation ainsi que les importances des paramètres.
Personnaliser ce prompt avec Léa
Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Cas d'usage
Améliorez ce prompt
Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
Utilisez `MedianPruner` pour interrompre les essais peu prometteurs et accélérer l’optimisation. Persistez l’étude avec `storage='sqlite:///study.db'` pour reprendre plus tard. Explorez `plot_parallel_coordinate` pour détecter les interactions entre hyperparamètres.
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