机器学习笔记——模型调参利器 GridSearchCV（网格搜索）参数的说明
GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。但是这个方法适合于小数据集，一旦数据的量级上去了，很难得出结果。这个时候就是需要动脑筋了。数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降。它其实是一种贪心算法：拿当前对模型影响最大的参数调优 ...
原文：Python机器学习：6.4 通过网格搜索调参
机器学习算法中有两类参数：从训练集中学习到的参数，比如逻辑斯蒂回归中的权重参数，另一类是模型的超参数，也就是需要人工设定的参数，比如正则项系数或者决策树的深度。 前一节，我们使用验证曲线来提高模型的性能，实际上就是找最优参数。这一节我们学习另一种常用的超参数寻优算法：网格搜索 grid search 。 网格搜索听起来高大上，实际上简单的一笔，就是暴力搜索而已，我们事先为每个参数设定一组值，然后穷 ...
2018-03-12 11:48 1 2965 推荐指数：
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