在了解了KNN的基本原理之后,我们需要学习如何在sklearn中调用KNN算法以及如何用GridSearchCV进行调参 首先导入必要的库以及我们所使用的数据集:iris 由于KNN对极端数据比较敏感,所以一般会对数据进行归一化,此处数据集比较友好就没有归一化了 将整个的数据集 ...
GridSearchCV简介 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。网格搜索,搜索的是参数,即在指定的参数范围内,按步长依次调整参数,利用调整的参数训练学习器,从所有的参数中找到在验证集上精度最高的参数,这其实是一个训练和比较的过程。k折交叉验证将所有数据集分成k份,不重复地每次取其中一份做测试集,用其余k 份做训练集训练模型,之后 ...
2020-12-22 20:43 0 6959 推荐指数:
在了解了KNN的基本原理之后,我们需要学习如何在sklearn中调用KNN算法以及如何用GridSearchCV进行调参 首先导入必要的库以及我们所使用的数据集:iris 由于KNN对极端数据比较敏感,所以一般会对数据进行归一化,此处数据集比较友好就没有归一化了 将整个的数据集 ...
一、GridSearchCV介绍: 自动调参,适合小数据集。相当于写一堆循环,自己设定参数列表,一个一个试,找到最合适的参数。数据量大可以使用快速调优的方法-----坐标下降【贪心,拿当前对模型影响最大的参数调优,直到最优,但可能获得的是全局最优】。 二、参数使用 class ...
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 ...
GridSearchCV 简介: 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 ...
### Multinomial Naive Bayes Classifier from sklearn.naive_bayes import MultinomialNBclf = MultinomialNB(alpha=0.01)clf.fit(train_x, train_y ...
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 ...
make_moons是函数用来生成数据集,在sklearn.datasets里,具体用法如下: 主要参数作用如下:n_numbers:生成样本数量shuffle:是否打乱,类似于将数据集random一下noise:默认是false,数据集是否加入高斯噪声random_state ...