原文:调参必备---GridSearch网格搜索

什么是Grid Search 网格搜索 Grid Search:一种调参手段 穷举搜索:在所有候选的参数选择中,通过循环遍历,尝试每一种可能性,表现最好的参数就是最终的结果。其原理就像是在数组里找最大值。 为什么叫网格搜索 以有两个参数的模型为例,参数a有 种可能,参数b有 种可能,把所有可能性列出来,可以表示成一个 的表格,其中每个cell就是一个网格,循环过程就像是在每个网格里遍历 搜索,所以 ...

2018-04-03 21:14 3 25667 推荐指数:

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Python机器学习:6.4 通过网格搜索

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 ...

Mon Mar 12 19:48:00 CST 2018 1 2965
机器学习笔记——模型利器 GridSearchCV(网格搜索)参数的说明

GridSearchCV,它存在的意义就是自动,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优 ...

Sat Jul 13 00:18:00 CST 2019 0 1463
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    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
sklearn的GridSearchCV——网格搜索超参数

基本使用 参数不冲突 参数不冲突时,直接用一个字典传递参数和要对应的候选值给GridSearchCV即可 我这里的参数冲突指的是类似下面这种情况:① 参数取值受限:参数a='a'时,参数b ...

Tue Apr 28 07:42:00 CST 2020 0 2796
scikit-learn网格搜索来进行高效的参数

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 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 1. K折交叉验证回顾¶ 交叉验证的过程 选择K的值(一般是10 ...

Thu Dec 28 21:22:00 CST 2017 0 2290
【scikit-learn】网格搜索来进行高效的参数

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 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 ...

Wed May 24 00:18:00 CST 2017 0 5093
 
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