Ontwikkel een Scikit-learn Pipeline voor Geautomatiseerde Modelselectie en Hyperparameteroptimalisatie

description

Met deze prompt leer je hoe je een volledig geautomatiseerde machine learning pipeline bouwt die niet alleen verschillende modellen vergelijkt, maar ook de beste hyperparameters vindt. Dit bespaart tijd, verbetert modelprestaties en maakt je workflows efficiënter dan handmatige tuning of losse modelexperimenten.

prompt

Help me een geautomatiseerde machine learning pipeline te ontwikkelen met Scikit-learn. Beschrijving van mijn dataset: <beschrijf je dataset> Doelvariabele: <specificeer de doelvariabele> Mogelijke algoritmen voor modelselectie (bijv. LogisticRegression, RandomForestClassifier, SVC): <noem de a ...

try_prompt

Geef een korte omschrijving van je dataset, inclusief kenmerken en structuur

Specificeer de naam van de doelvariabele die je wilt voorspellen

Noem de algoritmen die je wilt vergelijken in de pipeline

Beschrijf de hyperparameters of hun zoekruimte voor de optimalisatie

disclaimerOnPageApi