原文:使用網格搜索優化模型參數

.簡單網格搜索法 Lasso算法中不同的參數調整次數 使用網格搜索優化模型參數 導入套索回歸模型 from sklearn.linear model import Lasso 導入數據集拆分工具 from sklearn.model selection import train test split 導入紅酒數據集 from sklearn.datasets import load wine 載 ...

2019-06-03 10:05 0 1192 推薦指數:

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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
網格搜索參數選擇)

首先說交叉驗證。 交叉驗證(Cross validation)是一種評估統計分析、機器學習算法對獨立於訓練數據的數據集的泛化能力(generalize), 能夠避免過擬合問題。 交叉驗證一般要盡量滿足 ...

Sat Feb 25 08:50:00 CST 2017 0 10571
參數搜索——網格搜索和隨機搜索

我們在搜索參數的時候,如果超參數個數較少(三四個或者更少),那么我們可以采用網格搜素,一種窮盡式的搜索方法。 但是當超參數個數比較多的時候,我們仍然采用網格搜索,那么搜索所需時間將會指數級上升。 比如我們有四個超參數,每個范圍都是[10,100],那么我們所需的搜索次數是10*10*10 ...

Tue Aug 07 00:26:00 CST 2018 0 2327
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
libsvm交叉驗證與網格搜索參數選擇)

首先說交叉驗證。交叉驗證(Cross validation)是一種評估統計分析、機器學習算法對獨立於訓練數據的數據集的泛化能力(generalize), 能夠避免過擬合問題。交叉驗證一般要盡量滿足:1 ...

Fri Dec 23 20:59:00 CST 2016 0 2910
 
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