待添加，先占個坑 一、參數速查 1.通用參數 2.性能參數 3.處理單元設置 二、分類 三、回歸 ...

參考資料 https://www.codenong.com/cs106234234/ CatBoost官方教程：調參 https://cloud.tencent.com/developer/article/1547842 【ML】一文詳盡系列之CatBoost https ...

我們常說調參，但具體調的是什么，在此做一份總結： 超參數是我們控制我們模型結構、功能、效率等的 調節旋鈕，具體有哪些呢： 學習率 epoch 迭代次數 隱藏層 激活函數 batch size 優化器，如：Adam，SGD ...

在利用gridseachcv進行調參時，其中關於scoring可以填的參數在SKlearn中沒有寫清楚，就自己找了下，具體如下： Scoring Function Comment Classification ...

1.　假設一次訓練有10個epoch，可能會出現以下情況：訓練好一次模型去測試，測試的准確率為0.92。又去訓練一次模型(不是在之前訓練模型的基礎上，而是單獨進行一次訓練)，模型訓練好去測試，測試准確率為0.93或者0.89。如果我改變一個模型的參數，比如調小dropout的值，可能訓練出來的模型 ...

以下是Coursera上的How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers課程筆記。 Hyperparameter Opt ...

hyperopt自動調參 在傳統機器學習和深度學習領域經常需要調參，調參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參工作 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 ...

The overall parameters have been divided into 3 categories by XGBoost authors: General Parameter ...