原文:使用GridSearchCV進行網格搜索微調模型

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:

查看詳情

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
使用網格搜索優化模型參數

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 ...

Mon Jun 03 18:05:00 CST 2019 0 1192
命名實體識別之使用tensorflow的bert模型進行微調

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 ...

Sun Dec 13 19:17:00 CST 2020 0 573
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 ...

Tue Apr 28 07:42:00 CST 2020 0 2796
使用BERT預訓練模型+微調進行文本分類

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 ...

Wed Aug 21 01:15:00 CST 2019 3 4509
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM