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 ...
原文：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，直到最優化 再拿下一個影響最大的參數調優，如此下去，直到所有的參數調整完畢。這個方法的缺點就是可能會調 ...
2019-07-12 16:18 0 1463 推薦指數：
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sklearn的GridSearchCV——網格搜索超參數調優
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 ...
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Python機器學習筆記：Grid SearchCV（網格搜索）
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