git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...
微調后: Best score: . Best parameters set: clf C: clf penalty: l vect max df: . vect max features: None vect ngram range: , vect stop words: None vect use idf: TrueAccuracy: . Precision: . Recall: . 微調前 ...
2019-10-22 11:52 0 528 推薦指數:
git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...
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 ...
解學習如何使用GridSearchCV找到模型超參數的最佳值。 1.什么是GridSerchCV? ...
1.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 ...
我們知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多內容,在進行微調時有許多部分都是我們用不到的,我們需要截取一些用到的部分,使得我們能夠更容易進行擴展,接下來本文將進行一一講解。 1、需要的文件 tokenization.py:用於對數據進行處理,主要是分詞 ...
GridSearchCV用於系統地遍歷模型的多種參數組合,通過交叉驗證確定最佳參數。 1.GridSearchCV參數 # 不常用的參數 pre_dispatch 沒看懂 refit 默認為True 在參數搜索 ...
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 ...
本文記錄使用BERT預訓練模型,修改最頂層softmax層,微調幾個epoch,進行文本分類任務。 BERT源碼 首先BERT源碼來自谷歌官方tensorflow版:https://github.com/google-research/bert 注意,這是tensorflow 1.x ...