原文:Spark 模型選擇和調參

Spark ML Tuning 官方文檔:https: spark.apache.org docs . . ml tuning.html 這一章節主要講述如何通過使用MLlib的工具來調試模型算法和pipeline,內置的交叉驗證和其他工具允許用戶優化模型和pipeline中的超參數 目錄: 模型選擇,也就是調參 交叉驗證 訓練集 驗證集划分 模型選擇 調參 機器學習的一個重要工作就是模型選擇,或 ...

2020-09-28 10:52 1 555 推薦指數:

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深度學習模型調

參考鏈接: 模型調:分步驟的提升模型的精度 總結知乎深度學習調技巧 煉丹寶典 | 整理 Deep Learning 調 tricks [譯]如何找到一個好的學習率(learning rate ...

Thu Aug 13 00:59:00 CST 2020 0 713
Spark機器學習——模型選擇與參數調優之交叉驗證

spark 模型選擇與超調優 機器學習可以簡單的歸納為 通過數據訓練y = f(x) 的過程,因此定義完訓練模型之后,就需要考慮如何選擇最終我們認為最優的模型。 如何選擇最優的模型,就是本篇的主要內容: 模型驗證的方法 超參數的選擇 評估函數的選擇 模型驗證 ...

Tue Jan 30 23:57:00 CST 2018 0 1486
[調]batch_size的選擇

鏈接:https://www.zhihu.com/question/61607442/answer/440944387 首先反對上面的盡可能調大batch size的說法,在現在較前沿的視角來看,這種觀點無疑是有些滯后的。 關於這個問題,我們來看下深度學習三巨頭之一的LeCun ...

Sun Dec 23 05:19:00 CST 2018 0 6697
模型融合---Xgboost調總結

等等。 缺點:算法參數過多,調負責,對原理不清楚的很難使用好XGBoost。不適合處理超高維特征數 ...

Tue Mar 26 02:44:00 CST 2019 0 2961
模型融合---Stacking調總結

1. 回歸 訓練了兩個回歸器,GBDT和Xgboost,用這兩個回歸器做stacking 使用之前已經調好的訓練器 gbdt_nxf = GradientBoostingRegressor(learning_rate=0.06,n_estimators=250 ...

Tue Mar 26 04:07:00 CST 2019 0 1229
模型融合---LightGBM調總結

1. 參數速查 使用num_leaves,因為LightGBM使用的是leaf-wise的算法,因此在調節樹的復雜程度時,使用的是num_leaves而不是max_depth。 大致換 ...

Fri Mar 29 01:12:00 CST 2019 0 2672
深度學習模型調總結

大部分內容參考自《Machine Learning Yearning》 Bias 和 Variance 偏差(bias)是指算法在訓練集上的偏差,也就是錯誤率,錯誤越大偏差越大,欠擬合 ...

Sat Aug 28 04:56:00 CST 2021 0 128
模型融合---GBDT調總結

一、GBDT類庫弱學習器參數 參數分為三類 第一類:Miscellaneous Parameters: Other parameters for overall functio ...

Mon Mar 25 22:24:00 CST 2019 0 1781
 
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