原文: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: 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 参数互斥:参数 a 或 b 二者只能选一个 借助 make scorer 可以自定义评价指标,如果指标越小越好,那么需要设置greater is better F ...

2020-04-27 23:42 0 2796 推荐指数:

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机器学习笔记——模型参利器 GridSearchCV网格搜索参数的说明

GridSearchCV,它存在的意义就是自动参,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 ...

Sat Jul 13 00:18:00 CST 2019 0 1463
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
参数

在神经网络中,有许多参数需要设置,比如学习率,网络层数,神经元节点数 所谓参数,就是不需要训练的参数,需要人为设定的参数。 这些参数对模型的训练和性能都有很大影响,非常重要,那么这些参数该怎么设定呢? 一般我们可以根据经验来设定,但是经验毕竟有限,而且也不科学。 验证数据 ...

Tue Apr 23 19:42:00 CST 2019 0 865
参数搜索——网格搜索和随机搜索

我们在搜索参数的时候,如果参数个数较少(三四个或者更少),那么我们可以采用网格搜素,一种穷尽式的搜索方法。 但是当参数个数比较多的时候,我们仍然采用网格搜索,那么搜索所需时间将会指数级上升。 比如我们有四个参数,每个范围都是[10,100],那么我们所需的搜索次数是10*10*10 ...

Tue Aug 07 00:26:00 CST 2018 0 2327
 
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