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 ...
原文：使用GridSearchCV进行网格搜索微调模型
微调后： Best score: . Best parameters set: clf C: clf penalty: l vect max df: . vect max features: None vect ngram range: , vect stop words: None vect use idf: TrueAccuracy: . Precision: . Recall: . 微调前 ...
2019-10-22 11:52 0 528 推荐指数：
相关推荐
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 ...
超参数优化器 - GridSearchCV（网格搜索）
解学习如何使用GridSearchCV找到模型超参数的最佳值。 1.什么是GridSerchCV？ ...
使用网格搜索优化模型参数
1.简单网格搜索法 Lasso算法中不同的参数调整次数 ############################# 使用网格搜索优化模型参数 ####################################### #导入套索回归模型 from ...
命名实体识别之使用tensorflow的bert模型进行微调
我们知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多内容，在进行微调时有许多部分都是我们用不到的，我们需要截取一些用到的部分，使得我们能够更容易进行扩展，接下来本文将进行一一讲解。 1、需要的文件 tokenization.py：用于对数据进行处理，主要是分词 ...
【sklearn】网格搜索 from sklearn.model_selection import GridSearchCV
GridSearchCV用于系统地遍历模型的多种参数组合，通过交叉验证确定最佳参数。 1.GridSearchCV参数 # 不常用的参数 pre_dispatch 没看懂 refit 默认为True 在参数搜索 ...
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 ...
使用BERT预训练模型+微调进行文本分类
本文记录使用BERT预训练模型，修改最顶层softmax层，微调几个epoch，进行文本分类任务。 BERT源码 首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版：https://github.com/google-research/bert 注意，这是tensorflow 1.x ...