原文:sklearn學習8-----GridSearchCV(自動調參)

一 GridSearchCV介紹: 自動調參,適合小數據集。相當於寫一堆循環,自己設定參數列表,一個一個試,找到最合適的參數。數據量大可以使用快速調優的方法 坐標下降 貪心,拿當前對模型影響最大的參數調優,直到最優,但可能獲得的是全局最優 。 二 參數使用 class sklearn.model selection.GridSearchCV estimator, param grid, scori ...

2018-06-16 11:29 0 8450 推薦指數:

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GridSearchCV和RandomizedSearchCV調

1 GridSearchCV實際上可以看做是for循環輸入一組參數后再比較哪種情況下最優. 使用GirdSearchCV模板 View Code 參考:https://machinelearningmastery.com ...

Sun Jun 23 22:39:00 CST 2019 0 575
GridSearchCV 與 RandomizedSearchCV 調

GridSearchCV GridSearchCV的名字其實可以拆分為兩部分,GridSearch和CV,即網格搜索和交叉驗證。 這兩個概念都比較好理解,網格搜索,搜索的是參數,即在指定的參數范圍內,按步長依次調整參數,利用調整的參數訓練學習器,從所有的參數中找到在驗證集上精度最高的參數 ...

Tue Apr 02 22:59:00 CST 2019 0 784
機器學習筆記——模型調利器 GridSearchCV(網格搜索)參數的說明

GridSearchCV,它存在的意義就是自動調,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
sklearnGridSearchCV——網格搜索超參數調

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 ...

Tue Apr 28 07:42:00 CST 2020 0 2796
sklearn-GBDT 調

1. scikit-learn GBDT類庫概述     在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier為GBDT的分類類, 而GradientBoosting ...

Thu Jul 05 01:46:00 CST 2018 0 1241
hyperopt自動調

hyperopt自動調 在傳統機器學習和深度學習領域經常需要調調有些是通過通過對數據和算法的理解進行的,這當然是上上策,但還有相當一部分屬於"黑盒" hyperopt可以幫助我們做很多索然無味的調工作 示例 直接看代碼以及注釋比較直接,下面通過一個隨機森林可以感受一下 ...

Tue Oct 23 04:05:00 CST 2018 0 820
fastText自動調

可能fastText 已經過時了。不過畢竟還是一個輕便快捷的深度模型。 自動調方式原文文檔 facebook提供了兩種自動調方式,一種是命令行的,一種是基於python的。 本人不喜歡命令行的,因為大多數調的狀態都是在python中寫邊改的。還是python編輯器方便 ...

Sat Jul 25 01:16:00 CST 2020 1 1148
sklearn中SVM調說明

寫在前面 之前只停留在理論上,沒有實際沉下心去調,實際去做了后,發現調是個大工程(玄學)。於是這篇來總結一下sklearn中svm的參數說明以及調經驗。方便以后查詢和回憶。 常用核函數 1.linear核函數: K(xi,xj)=xiTxj">K(xi,xj)=xTixjK(xi ...

Tue Sep 25 05:23:00 CST 2018 0 8172
 
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