原文:超参数优化器 - GridSearchCV(网格搜索)

为了在数据集上训练不同的模型并且选择性能最佳的模型,有时候虽然仍有改进的余地,因为我们不会肯定地说这个特定模型最合适解决手头的问题。因此,我们的目标是以任何可能的方式改进模型,影响这些模型性能的一个重要因素是它们的超参数,一旦我们为这些超参数找到合适的值,模型的性能就会显著提高。在本文中,将了解学习如何使用GridSearchCV找到模型超参数的最佳值。 .什么是GridSerchCV 首先,让我 ...

2021-10-21 20:51 0 3409 推荐指数:

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sklearn的GridSearchCV——网格搜索参数调优

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 ...

Tue Apr 28 07:42:00 CST 2020 0 2796
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
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 ...

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

Mon Jun 03 18:05:00 CST 2019 0 1192
 
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