Teradata Package for Python Function Reference | 20.00 - get_parameter_grid - Teradata Package for Python - Look here for syntax, methods and examples for the functions included in the Teradata Package for Python.

Teradata® Package for Python Function Reference - 20.00

Deployment
VantageCloud
VantageCore
Edition
Enterprise
IntelliFlex
VMware
Product
Teradata Package for Python
Release Number
20.00.00.03
Published
December 2024
ft:locale
en-US
ft:lastEdition
2024-12-19
dita:id
TeradataPython_FxRef_Enterprise_2000
Product Category
Teradata Vantage
teradataml.hyperparameter_tuner.optimizer.GridSearch.get_parameter_grid = get_parameter_grid(self)
DESCRIPTION:
    Returns the value of the attribute _parameter_grid.
 
RETURNS:
    dict
 
EXAMPLES:
    >>> # Create an instance of the search algorithm called "optimizer_obj" 
    >>> # by referring "__init__()" method.
    >>> # Perform "fit()" method on the optimizer_obj to populate model records.
    >>> # Retrieve parameter grid.
    >>> optimizer_obj.get_parameter_grid()
        [{'param': {'input_columns': ['MedInc', 'HouseAge', 'AveRooms', 'AveBedrms', 
                                     'Population', 'AveOccup', 'Latitude', 'Longitude'], 
                    'response_column': 'MedHouseVal', 'model_type': 'regression', 
                    'batch_size': 75, 'iter_max': 100, 'lambda1': 0.1, 'alpha': 0.5, 
                    'iter_num_no_change': 60, 'tolerance': 0.01, 'intercept': False,
                    'learning_rate': 'INVTIME', 'initial_data': 0.5, 'decay_rate': 0.5, 
                    'momentum': 0.6, 'nesterov': True, 'local_sgd_iterations': 1, 
                    'data': '"ALICE"."ml__select__1696593660430612"'}, 
         'data_id': 'DF_0'}, 
         {'param': {'input_columns': ['MedInc', 'HouseAge', 'AveRooms', 'AveBedrms', 
                                     'Population', 'AveOccup', 'Latitude', 'Longitude'], 
                    'response_column': 'MedHouseVal', 'model_type': 'regression', 
                    'batch_size': 75, 'iter_max': 100, 'lambda1': 0.1, 'alpha': 0.5, 
                    'iter_num_no_change': 60, 'tolerance': 0.01, 'intercept': False, 
                    'learning_rate': 'INVTIME', 'initial_data': 0.5, 'decay_rate': 0.5, 
                    'momentum': 0.6, 'nesterov': True, 'local_sgd_iterations': 1, 
                    'data': '"ALICE"."ml__select__1696593660430612"'}, 
         'data_id': 'DF_1'}]