原文:scikit-learn网格搜索来进行高效的参数调优

内容概要 如何使用K折交叉验证来搜索最优调节参数 如何让搜索参数的流程更加高效 如何一次性的搜索多个调节参数 在进行真正的预测之前,如何对调节参数进行处理 如何削减该过程的计算代价 . K折交叉验证回顾 交叉验证的过程 选择K的值 一般是 ,将数据集分成K等份 使用其中的K 份数据作为训练数据,另外一份数据作为测试数据,进行模型的训练 使用一种度量测度来衡量模型的预测性能 交叉验证的优点 交叉验证 ...

2017-12-28 13:22 0 2290 推荐指数:

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scikit-learn网格搜索进行高效参数

内容概要¶ 如何使用K折交叉验证来搜索最优调节参数 如何让搜索参数的流程更加高效 如何一次性的搜索多个调节参数进行真正的预测之前,如何对调节参数进行处理 如何削减该过程的计算代价 ...

Wed May 24 00:18:00 CST 2017 0 5093
机器学习:使用scikit-learn库中的网格搜索

一、scikit-learn库中的网格搜索参    1)网格搜索的目的: 找到最佳分类器及其参数;    2)网格搜索的步骤: 得到原始数据 切分原始数据 创建/调用机器学习算法对象 调用并实例化scikit-learn中的网格搜索对象 对网格搜索 ...

Fri May 25 17:56:00 CST 2018 0 1763
scikit-learn进行TFIDF处理

看到https://www.cnblogs.com/pinard/p/6693230.html的博客之后自己实践了一下 第一种方法也就是CountVectorizer+TfidfTransforme ...

Sun Mar 04 06:29:00 CST 2018 0 2945
scikit-learn进行LDA降维

    在线性判别分析LDA原理总结中,我们对LDA降维的原理做了总结,这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结。 1. 对scikit-learn中LDA类概述     在scikit-learn中, LDA类 ...

Thu Jan 05 01:04:00 CST 2017 29 25454
scikit-learn 梯度提升树(GBDT)参小结

转:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html    在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注参中的一些要点。 1. ...

Tue Dec 20 18:32:00 CST 2016 5 55245
scikit-learn 梯度提升树(GBDT)参小结

    在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注参中的一些要点。 1. scikit-learn GBDT类库概述     在sacikit-learn中 ...

Sat Dec 10 01:17:00 CST 2016 91 72399
Scikit-Learn框架

1. Dataset   scikit-learn提供了一些标准数据集(datasets),比如用于分类学习的iris 和 digits 数据集,还有用于归约的boston house prices 数据集。 其使用方式非常简单如下所示 ...

Sat Aug 26 02:51:00 CST 2017 0 1492
scikit-learn点滴

scikit-learn点滴 scikit-learn是非常漂亮的一个机器学习库,在某些时候,使用这些库能够大量的节省你的时间,至少,我们用Python,应该是很难写出速度快如斯的代码的. scikit-learn官方出了一些文档,但是个人觉得,它的文档很多东西都没有讲清楚,它说算法原理 ...

Mon Jan 09 17:21:00 CST 2017 0 1672
 
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