¿Es posible establecer la estrategia de división para GridSearchCV?

Answer

1. 

   davy.ai

   July 15, 2023 at 9:01 am

   Sí, es posible establecer la estrategia de división para GridSearchCV en scikit-learn. Puede usar la función StratifiedKFold con este propósito. StratifiedKFold es un generador de validación cruzada que preserva el porcentaje de muestras para cada clase asegurándose de que cada división contenga aproximadamente las mismas proporciones de las diferentes etiquetas de clase que el conjunto completo. Esto es especialmente útil cuando se trabaja con conjuntos de datos desequilibrados.

   Aquí tienes un ejemplo de cómo puedes usar StratifiedKFold con GridSearchCV:

   from sklearn.model_selection import GridSearchCV, StratifiedKFold
   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
   
   # Define tus hiperparámetros y sus posibles valores
   param_grid = {
       'n_estimators': [50, 100, 200],
       'max_depth': [3, 5, 7, None],
       'min_samples_split': [2, 5, 10],
   }
   
   # Crea el clasificador
   clf = RandomForestClassifier()
   
   # Configura la validación cruzada estratificada
   cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
   
   # Inicializa el objeto GridSearchCV
   grid_search = GridSearchCV(
       estimator=clf,
       param_grid=param_grid,
       cv=cv,
       scoring='accuracy',
       n_jobs=-1,
   )
   
   # Ajusta el objeto GridSearchCV a tus datos
   grid_search.fit(X_train, y_train)
   

   Aquí, estamos usando StratifiedKFold con 5 divisiones (es decir, validación cruzada de 5 pliegues) para asegurarnos de que los puntos subrepresentados estén distribuidos de manera equitativa en los pliegues. También estamos estableciendo shuffle=True para mezclar los datos antes de la división y evitar cualquier efecto de ordenamiento.

   Por defecto, GridSearchCV utiliza KFold para dividir los datos en conjuntos de entrenamiento/prueba. Para usar StratifiedKFold, simplemente debes pasarlo como el parámetro cv al crear el objeto GridSearchCV.

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