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 ...
原文：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，直到最优化 再拿下一个影响最大的参数调优，如此下去，直到所有的参数调整完毕。这个方法的缺点就是可能会调 ...
2019-07-12 16:18 0 1463 推荐指数：
相关推荐
机器学习之路：python 网格搜索 并行搜索 GridSearchCV 模型检验方法
git：https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...
机器学习：使用scikit-learn库中的网格搜索调参
一、scikit-learn库中的网格搜索调参 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 ...
sklearn的GridSearchCV——网格搜索超参数调优
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 ...
python 机器学习中模型评估和调参
在做数据处理时，需要用到不同的手法，如特征标准化，主成分分析，等等会重复用到某些参数，sklearn中提供了管道，可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 先对数据标准化，然后做主成分分析降维，最后做回归预测 现在使用管道 ...
python 机器学习中模型评估和调参
在做数据处理时，需要用到不同的手法，如特征标准化，主成分分析，等等会重复用到某些参数，sklearn中提供了管道，可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 先对数据标准化，然后做主成分分析降维，最后做回归预测 现在使用管道 Pipeline对象接收元组 ...
Python机器学习笔记：Grid SearchCV（网格搜索）
在机器学习模型中，需要人工选择的参数称为超参数。比如随机森林中决策树的个数，人工神经网络模型中隐藏层层数和每层的节点个数，正则项中常数大小等等，他们都需要事先指定。超参数选择不恰当，就会出现欠拟合或者过拟合的问题。而在选择超参数的时候，有两个途径，一个是凭经验微调，另一个就是选择不同大小的参数 ...