GridSearchCV,它存在的意義就是自動調參,只要把參數輸進去,就能給出最優化的結果和參數。但是這個方法適合於小數據集,一旦數據的量級上去了,很難得出結果。這個時候就是需要動腦筋了。數據量比較大的時候可以使用一個快速調優的方法——坐標下降。它其實是一種貪心算法:拿當前對模型影響最大的參數調優 ...
機器學習算法中有兩類參數:從訓練集中學習到的參數,比如邏輯斯蒂回歸中的權重參數,另一類是模型的超參數,也就是需要人工設定的參數,比如正則項系數或者決策樹的深度。 前一節,我們使用驗證曲線來提高模型的性能,實際上就是找最優參數。這一節我們學習另一種常用的超參數尋優算法:網格搜索 grid search 。 網格搜索聽起來高大上,實際上簡單的一筆,就是暴力搜索而已,我們事先為每個參數設定一組值,然后窮 ...
2018-03-12 11:48 1 2965 推薦指數:
GridSearchCV,它存在的意義就是自動調參,只要把參數輸進去,就能給出最優化的結果和參數。但是這個方法適合於小數據集,一旦數據的量級上去了,很難得出結果。這個時候就是需要動腦筋了。數據量比較大的時候可以使用一個快速調優的方法——坐標下降。它其實是一種貪心算法:拿當前對模型影響最大的參數調優 ...
一、scikit-learn庫中的網格搜索調參 1)網格搜索的目的: 找到最佳分類器及其參數; 2)網格搜索的步驟: 得到原始數據 切分原始數據 創建/調用機器學習算法對象 調用並實例化scikit-learn中的網格搜索對象 對網格搜索 ...
在機器學習模型中,需要人工選擇的參數稱為超參數。比如隨機森林中決策樹的個數,人工神經網絡模型中隱藏層層數和每層的節點個數,正則項中常數大小等等,他們都需要事先指定。超參數選擇不恰當,就會出現欠擬合或者過擬合的問題。而在選擇超參數的時候,有兩個途徑,一個是憑經驗微調,另一個就是選擇不同大小的參數 ...
在做數據處理時,需要用到不同的手法,如特征標准化,主成分分析,等等會重復用到某些參數,sklearn中提供了管道,可以一次性的解決該問題 先展示先通常的做法 ...
在做數據處理時,需要用到不同的手法,如特征標准化,主成分分析,等等會重復用到某些參數,sklearn中提供了管道,可以一次性的解決該問題 先展示先通常的做法 先對數據標准化,然 ...
一、任務 這次我們將了解在機器學習中支持向量機的使用方法以及一些參數的調整。支持向量機的基本原理就是將低維不可分問題轉換為高維可分問題,在前面的博客具體介紹過了,這里就不再介紹了。 首先導入相關標准庫: %matplotlib inline import numpy as np ...
git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...
上一節對XGBoost算法的原理和過程進行了描述,XGBoost在算法優化方面主要在原損失函數中加入了正則項,同時將損失函數的二階泰勒展開近似展開代替殘差(事實上在GBDT中葉子結點的最優值求解也是使 ...