18 - Técnicas de Ajuste de Hiperparâmetros como Grid Search e Random Search

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC

# Carregar o conjunto de dados Iris
iris = load_iris()
X = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
y = pd.Series(iris.target)

# Dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Definir o modelo e o espaço de hiperparâmetros
model = SVC()
param_grid = {
    'C': [0.1, 1, 10],
    'kernel': ['linear', 'rbf'],
    'gamma': ['scale', 'auto']
}

# Aplicar Grid Search com validação cruzada
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5, scoring='accuracy')
grid_search.fit(X_train, y_train)

# Melhor conjunto de hiperparâmetros
print(f'Best Hyperparameters: {grid_search.best_params_}')

# Avaliar o modelo com os melhores hiperparâmetros
best_model = grid_search.best_estimator_
accuracy = best_model.score(X_test, y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

Best Hyperparameters: {'C': 1, 'gamma': 'scale', 'kernel': 'linear'}
Accuracy: 1.0

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