中島_backup の履歴(No.21)

B3 前期授業スケジュール

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11-12

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メモ

やること

from sklearn.linear_model import ElasticNet
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import make_regression
import numpy as np

# 1. データセットの生成
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=20, noise=0.1, random_state=42)

# 2. パラメータグリッドの設定
param_grid = {
    'alpha': np.logspace(-6, 0, 10),  # alpha1の探索範囲 (正則化パラメータ)
    'l1_ratio': np.linspace(0.0001, 1.0, 10)  # l1_ratio1の探索範囲 (L1とL2の比率)
}

# パラメータ名を変更（alpha -> alpha1, l1_ratio -> l1_ratio1）
param_grid = {'alpha1': param_grid['alpha'], 'l1_ratio1': param_grid['l1_ratio']}

# 3. ElasticNetモデルの初期化
elastic_net = ElasticNet(max_iter=10000, random_state=42)

# 4. グリッドサーチCVの設定
grid_search = GridSearchCV(
    estimator=elastic_net,
    param_grid={'alpha': param_grid['alpha1'], 'l1_ratio': param_grid['l1_ratio1']},  # 変更した名前に対応
    cv=5,  # 5分割交差検証
    scoring='neg_mean_squared_error',  # 評価指標: 平均二乗誤差の負値
    verbose=1,
    n_jobs=-1  # 並列実行
)

# 5. グリッドサーチの実行
grid_search.fit(X, y)

# 6. 最適なパラメータとスコアの取得
best_params = grid_search.best_params_
best_params_renamed = {'alpha1': best_params['alpha'], 'l1_ratio1': best_params['l1_ratio']}
best_score = grid_search.best_score_

print("最適なパラメータ:")
print(best_params_renamed)
print("
最良のスコア (平均二乗誤差の負値):")
print(best_score)

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