sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV隨機搜索超參數
GridSearchCV可以保證在指定的參數范圍內找到精度最高的參數，但是這也是網格搜索的缺陷所在，它要求遍歷所有可能參數的組合，在面對大數據集和多參數的情況下，非常耗時。這也是我通常不會使用GridSearchCV的原因，一般會采用后一種RandomizedSearchCV隨機參數搜索的方法 ...
原文：sklearn中的超參數調節
進行參數的選擇是一個重要的步驟。在機器學習當中需要我們手動輸入的參數叫做超參數，其余的參數需要依靠數據來進行訓練，不需要我們手動設定。進行超參數選擇的過程叫做調參。 進行調參應該有一下准備條件： 一個學習器 一個參數空間 一個從參數空間當中尋找參數的方法 一個交叉驗證的規則 一個性能評估的策略 下面我介紹幾種調參的方法： ：窮舉式的網格搜索 sklearn當中的GridSearchCV實現了這種窮 ...
2018-04-09 09:35 0 6984 推薦指數：
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