第七十四篇:机器学习优化方法及超参数设置综述 置顶 2019-08-25 23:03:44 廖佳才 阅读数 207更多 分类专栏: 深度学习 ...
机器学习 GridSearchCV scoring 参数设置 分类情况: accuracy metrics.accuracy score average precision metrics.average precision score f metrics.f score f micro metrics.f score f macro metrics.f score f weighted metr ...
2020-05-07 00:56 0 735 推荐指数:
第七十四篇:机器学习优化方法及超参数设置综述 置顶 2019-08-25 23:03:44 廖佳才 阅读数 207更多 分类专栏: 深度学习 ...
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 ...
上没有相关讨论,但是在每个 estimator (估计器)的文档中会有相关的讨论。 Scoring p ...
0.交叉验证 交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test s ...
http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html Scoring parameter: Model-evaluation tools using cross-validation ...
一、内容 1、决策树算法原理 2、数据预处理示例 3、决策模型的建立 4、参数的选择 5、交叉验证及多参数选择 二、决策树算法原理 决策树是类似于树的结构,分支节点表示对一个特征进行测试。根据测试结果进行分类,树叶代表一个类别。 1,最经典的机器学习模型之一; 2,预测结果容易理解,易于解释 ...
git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...