Erro no randint | Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória

seed = 301 np.random.seed(seed) tree_hyperparams = { 'max_depth' : [3, 5, 10, 15, 20, 30, None], 'min_samples_split' : randint(32, 128), 'min_samples_leaf' : randint(32, 128), 'criterion' : ['gini', 'entropy'] } tree_randomsearch = RandomizedSearchCV(DecisionTreeClassifier(), tree_hyperparams, n_iter = 16, cv = KFold(n_splits = 5, shuffle = True), random_state = seed) tree_randomsearch.fit(X_badluck, y_badluck) results_treerandom = pd.DataFrame(tree_randomsearch.cv_results_) results_treerandom.head()

Olá, Henrique! Tudo bem com você?

O que está acontecendo é que o tree_hyperparams nesse caso deve ser um dicioario com uma lista de valores para cada parâmetro. Logo para resolver esse erro tente passar os randint entre colchetes, da seguinte forma:

seed = 301
np.random.seed(seed)

tree_hyperparams = {
    'max_depth' : [3, 5, 10, 15, 20, 30, None],
    'min_samples_split' : [randint(32, 128)],
    'min_samples_leaf' : [randint(32, 128)],
    'criterion' : ['gini', 'entropy']
}

tree_randomsearch = RandomizedSearchCV(DecisionTreeClassifier(),
                                       tree_hyperparams,
                                       n_iter = 16,
                                       cv = KFold(n_splits = 5, shuffle = True),
                                       random_state = seed)

tree_randomsearch.fit(X_badluck, y_badluck)
results_treerandom = pd.DataFrame(tree_randomsearch.cv_results_)
results_treerandom.head()

Verifique se isso resolve o seu problema. Qualquer dúvida estou à disposição

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