原文:機器學習之路:python 網格搜索 並行搜索 GridSearchCV 模型檢驗方法

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2018-05-07 09:21 0 1335 推薦指數:

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機器學習筆記——模型調參利器 GridSearchCV網格搜索)參數的說明

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 ...

Sat Jul 13 00:18:00 CST 2019 0 1463
Python機器學習:6.4 通過網格搜索調參

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 ...

Mon Mar 12 19:48:00 CST 2018 1 2965
Python機器學習筆記:Grid SearchCV(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 ...

Sat May 04 18:06:00 CST 2019 2 32329
模型參數選擇方法——GridSearch網格搜索

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 ...

Thu Mar 14 23:31:00 CST 2019 0 1826
機器學習:使用scikit-learn庫中的網格搜索調參

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 ...

Fri May 25 17:56:00 CST 2018 0 1763
 
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