關鍵部分轉自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 第一次知道網格搜索這個方法,不知道在工業中是不是用這種方式 1.首先從步長和迭代次數入手,選擇 ...
轉自http: www.cnblogs.com pinard p .html . scikit learn隨機森林類庫概述 在scikit learn中,RF的分類類是RandomForestClassifier,回歸類是RandomForestRegressor。當然RF的變種Extra Trees也有, 分類類ExtraTreesClassifier,回歸類ExtraTreesRegresso ...
2017-03-27 16:06 0 2095 推薦指數:
關鍵部分轉自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 第一次知道網格搜索這個方法,不知道在工業中是不是用這種方式 1.首先從步長和迭代次數入手,選擇 ...
之前在集成原理小結中總結了Bagging的原理。 理解了bagging算法,隨機森林(Random Forest,以下簡稱RF)就好理解了。它是Bagging算法的進化版,也就是說,它的思想仍然是bagging,但是進行了獨有的改進。 1. 隨機森林的原理(普通bagging的升級版) 第一 ...
轉:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 在梯度提升樹(GBDT)原理小結中,我們對GBDT的原理做了總結,本文我們就從scikit-learn里GBDT的類庫使用方法作一個總結,主要會關注調參中的一些要點。 1. ...
在梯度提升樹(GBDT)原理小結中,我們對GBDT的原理做了總結,本文我們就從scikit-learn里GBDT的類庫使用方法作一個總結,主要會關注調參中的一些要點。 1. scikit-learn GBDT類庫概述 在sacikit-learn中 ...
在Bagging與隨機森林算法原理小結中,我們對隨機森林(Random Forest, 以下簡稱RF)的原理做了總結。本文就從實踐的角度對RF做一個總結。重點講述scikit-learn中RF的調參注意事項,以及和GBDT調參的異同點。 1. scikit-learn隨機森林類庫概述 ...
我們對隨機森林(Random Forest, 以下簡稱RF)的原理做了總結。本文就從實踐的角度對RF做一個總結。重點講述scikit-learn中RF的調參注意事項,以及和GBDT調參的異同點。 1. scikit-learn隨機森林類庫概述 在scikit-learn中,RF的分類類 ...
在支持向量機(以下簡稱SVM)的核函數中,高斯核(以下簡稱RBF)是最常用的,從理論上講, RBF一定不比線性核函數差,但是在實際應用中,卻面臨着幾個重要的超參數的調優問題。如果調的不好,可能比線性核函數還要差。所以我們實際應用中,能用線性核函數得到較好效果的都會選擇線性核函數。如果線性核 ...
我們常說調參,但具體調的是什么,在此做一份總結: 超參數是我們控制我們模型結構、功能、效率等的 調節旋鈕,具體有哪些呢: 學習率 epoch 迭代次數 隱藏層 激活函數 batch size 優化器,如:Adam,SGD ...