在日常模型訓練過程中，模型有多種選擇，模型的參數同樣也有多種選擇，如何根據同一批數據選出最適合的模型和參數呢？ 一般情況下，模型還比較好選擇，是選用機器學習中分類模型例如 LR、SVM或XGBoost等，還是使用深度學習模型CNN、LSTM等。但是參數的選擇就讓人很頭疼，每個模型都有一堆參數 ...

首先說交叉驗證。交叉驗證（Cross validation）是一種評估統計分析、機器學習算法對獨立於訓練數據的數據集的泛化能力（generalize）， 能夠避免過擬合問題。交叉驗證一般要盡量滿足：1 ...

我們在搜索超參數的時候，如果超參數個數較少（三四個或者更少），那么我們可以采用網格搜素，一種窮盡式的搜索方法。 但是當超參數個數比較多的時候，我們仍然采用網格搜索，那么搜索所需時間將會指數級上升。 比如我們有四個超參數，每個范圍都是[10,100]，那么我們所需的搜索次數是10*10*10 ...

上一回有個讀者問我:回歸模型與分類模型的區別在哪?有什么不同,我在這里給他回答一下 : : : : 回歸問題通常是用來預測一個值，如預測房價、未來的天氣情況等等，例如一個產品的實際價格為500 ...

為了在數據集上訓練不同的模型並且選擇性能最佳的模型，有時候雖然仍有改進的余地，因為我們不會肯定地說這個特定模型最合適解決手頭的問題。因此，我們的目標是以任何可能的方式改進模型，影響這些模型性能的一個重要因素是它們的超參數，一旦我們為這些超參數找到合適的值，模型的性能就會顯著提高。在本文中，將了 ...

1.簡單網格搜索法 Lasso算法中不同的參數調整次數 ############################# 使用網格搜索優化模型參數 ####################################### #導入套索回歸模型 from ...

基本使用 參數不沖突 參數不沖突時，直接用一個字典傳遞參數和要對應的候選值給GridSearchCV即可 我這里的參數沖突指的是類似下面這種情況：① 參數取值受限：參數a='a'時，參數b只能取'b'，參數a='A'時，參數b能取'b'或'B'② 參數互斥：參數 a 或 b 二者只能選 ...

內容概要¶ 如何使用K折交叉驗證來搜索最優調節參數 如何讓搜索參數的流程更加高效 如何一次性的搜索多個調節參數 在進行真正的預測之前，如何對調節參數進行處理 如何削減該過程的計算代價 1. K折交叉驗證回顧¶ 交叉驗證的過程 選擇K的值（一般是10 ...