原文:sklearn学习8-----GridSearchCV(自动调参)

一 GridSearchCV介绍: 自动调参,适合小数据集。相当于写一堆循环,自己设定参数列表,一个一个试,找到最合适的参数。数据量大可以使用快速调优的方法 坐标下降 贪心,拿当前对模型影响最大的参数调优,直到最优,但可能获得的是全局最优 。 二 参数使用 class sklearn.model selection.GridSearchCV estimator, param grid, scori ...

2018-06-16 11:29 0 8450 推荐指数:

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GridSearchCV和RandomizedSearchCV

1 GridSearchCV实际上可以看做是for循环输入一组参数后再比较哪种情况下最优. 使用GirdSearchCV模板 View Code 参考:https://machinelearningmastery.com ...

Sun Jun 23 22:39:00 CST 2019 0 575
GridSearchCV 与 RandomizedSearchCV

GridSearchCV GridSearchCV的名字其实可以拆分为两部分,GridSearch和CV,即网格搜索和交叉验证。 这两个概念都比较好理解,网格搜索,搜索的是参数,即在指定的参数范围内,按步长依次调整参数,利用调整的参数训练学习器,从所有的参数中找到在验证集上精度最高的参数 ...

Tue Apr 02 22:59:00 CST 2019 0 784
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
sklearnGridSearchCV——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只能取'b',参数a='A'时,参数b能取'b'或'B'② 参数互斥:参数 a 或 b 二者只能选 ...

Tue Apr 28 07:42:00 CST 2020 0 2796
sklearn-GBDT

1. scikit-learn GBDT类库概述     在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoosting ...

Thu Jul 05 01:46:00 CST 2018 0 1241
hyperopt自动

hyperopt自动 在传统机器学习和深度学习领域经常需要有些是通过通过对数据和算法的理解进行的,这当然是上上策,但还有相当一部分属于"黑盒" hyperopt可以帮助我们做很多索然无味的工作 示例 直接看代码以及注释比较直接,下面通过一个随机森林可以感受一下 ...

Tue Oct 23 04:05:00 CST 2018 0 820
fastText自动

可能fastText 已经过时了。不过毕竟还是一个轻便快捷的深度模型。 自动方式原文文档 facebook提供了两种自动方式,一种是命令行的,一种是基于python的。 本人不喜欢命令行的,因为大多数的状态都是在python中写边改的。还是python编辑器方便 ...

Sat Jul 25 01:16:00 CST 2020 1 1148
sklearn中SVM说明

写在前面 之前只停留在理论上,没有实际沉下心去,实际去做了后,发现是个大工程(玄学)。于是这篇来总结一下sklearn中svm的参数说明以及经验。方便以后查询和回忆。 常用核函数 1.linear核函数: K(xi,xj)=xiTxj">K(xi,xj)=xTixjK(xi ...

Tue Sep 25 05:23:00 CST 2018 0 8172
 
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