调参
在利用gridseachcv进行调参时，其中关于scoring可以填的参数在SKlearn中没有写清楚，就自己找了下，具体如下： Scoring Function Comment Classification ...
原文：调参
我们常说调参，但具体调的是什么，在此做一份总结： 超参数是我们控制我们模型结构 功能 效率等的 调节旋钮，具体有哪些呢： 学习率 epoch 迭代次数 隐藏层 激活函数 batch size 优化器，如：Adam，SGD 学习率 大 学习率 小 学习速度 块 慢 使用时间点 刚开始训练时 一定epoch后 副作用 容易发生损失值爆炸， 结果容易震荡，不容易收敛 容易过拟合，收敛速度慢 学习率设置原 ...
2020-03-03 13:44 0 750 推荐指数：
相关推荐
xgboost参数及调参
常规参数General Parameters booster[default=gbtree]:选择基分类器，可以是：gbtree,gblinear或者dart。gbtree和draf基于树模型 ...
xgboost 调参参考
XGBoost的参数 XGBoost的作者把所有的参数分成了三类： 1、通用参数：宏观函数控制。 2、Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。 3、学 ...
GridSearchCV 与 RandomizedSearchCV 调参
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 ...
fastText自动调参
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。 自动调参方式原文文档 facebook提供了两种自动调参方式，一种是命令行的，一种是基于python的。 本人不喜欢命令行的，因为大多数调参的状态都是在python中写边改的。还是python编辑器方便 ...
gbdt调参过程
二分类GBDT调参过程： Aarshay Jain对Gradient Tree Boosting总结了一套调参方法，如何衡量参数对整体模型性能的影响力呢？基于经验，Aarshay提出他的见解：“最大叶节点数”（max_leaf_nodes）和“最大树深度”（max_depth）对整体模型性能 ...
如何进行调参
参考：http://theorangeduck.com/page/neural-network-not-working My Neural Network isn't working! What s ...
xgboost 调参
文章来自于：https://blog.csdn.net/zllnau66/article/details/81980876 1. 简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意，那就用XGBoost吧 ...