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  • 2019-06-01 12:01:29

    介绍

    当我们跑机器学习程序时,尤其是调节网络参数时,通常待调节的参数有很多,参数之间的组合更是繁复。依照注意力>时间>金钱的原则,人力手动调节注意力成本太高,非常不值得。For循环或类似于for循环的方法受限于太过分明的层次,不够简洁与灵活,注意力成本高,易出错。本文介绍sklearn模块的GridSearchCV模块,能够在指定的范围内自动搜索具有不同超参数的不同模型组合,有效解放注意力。

    GridSearchCV模块简介

    这个模块是sklearn模块的子模块,导入方法非常简单

    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    

    函数原型:

    class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score='raise', return_train_score=True)
    

    其中cv可以是整数或者交叉验证生成器或一个可迭代器,cv参数对应的4种输入列举如下:

    1. None:默认参数,函数会使用默认的3折交叉验证
    2. 整数k:k折交叉验证。对于分类任务,使用StratifiedKFold(类别平衡,每类的训练集占比一样多,具体可以查看官方文档)。对于其他任务,使用KFold
    3. 交叉验证生成器:得自己写生成器
    4. 可以生成训练集与测试集的迭代器

    分析结果自动保存

    逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。纯文本意味着该文件是一个,不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔;每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符。通常,所有记录都有完全相同的字段序列。

    CSV文件有个突出的优点,可以用excel等软件打开,比起记事本和matlab、python等编程语言界面,便于查看、制作报告、后期整理等。

    GridSearchCV模块中,不同超参数的组合方式及其计算结果以字典的形式保存在 clf.cv_results_中,python的pandas模块提供了高效整理数据的方法,只需要3行代码即可解决问题。

    cv_result = pd.DataFrame.from_dict(clf.cv_results_)
    with open('cv_result.csv','w') as f:
      cv_result.to_csv(f)
    

    完整例程

    代码清晰易懂,无须解释。https://github.com/JiJingYu/tensorflow-exercise/tree/master/svm_grid_search

    import pandas as pd
    from sklearn import svm, datasets
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    from sklearn.metrics import classification_report
    
    iris = datasets.load_iris()
    parameters = {'kernel':('linear', 'rbf'), 'C':[1, 2, 4], 'gamma':[0.125, 0.25, 0.5 ,1, 2, 4]}
    svr = svm.SVC()
    clf = GridSearchCV(svr, parameters, n_jobs=-1)
    clf.fit(iris.data, iris.target)
    cv_result = pd.DataFrame.from_dict(clf.cv_results_)
    with open('cv_result.csv','w') as f:
        cv_result.to_csv(f)
        
    print('The parameters of the best model are: ')
    print(clf.best_params_)
    
    y_pred = clf.predict(iris.data)
    print(classification_report(y_true=iris.target, y_pred=y_pred))
    
    更多相关内容
  • 机器学习-GridSearchCV scoring 参数设置!

    万次阅读 多人点赞 2018-12-12 21:12:04
    metrics.accuracy_score ‘average_precision’ metrics.average_precision_score ‘f1’ metrics.f1_score ‘f1_micro’ metrics.f1_score ‘f1_macro’ metrics.f1_score ‘f1_...

    分类情况:

    ‘accuracy’metrics.accuracy_score
    ‘average_precision’metrics.average_precision_score
    ‘f1’metrics.f1_score
    ‘f1_micro’metrics.f1_score
    ‘f1_macro’metrics.f1_score
    ‘f1_weighted’metrics.f1_score
    ‘f1_samples’metrics.f1_score
    ‘neg_log_loss’metrics.log_loss
    ‘precision’ etc.metrics.precision_score
    ‘recall’ etc.metrics.recall_score
    ‘roc_auc’metrics.roc_auc_score

    回归情况:

    ‘neg_mean_absolute_error’metrics.mean_absolute_error
    ‘neg_mean_squared_error’metrics.mean_squared_error
    ‘neg_median_absolute_error’metrics.median_absolute_error
    ‘r2’metrics.r2_score
    展开全文
  • gsearch = GridSearchCV(estimator= GradientBoostingClassifier(), param_grid= parameters, scoring='accuracy', iid= False, cv= 5) gsearch.fit(x, y) print("gsearch.best_params_") print(gsearch.best_...

     

     

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import numpy as np
    from sklearn.feature_extraction import FeatureHasher
    from sklearn import datasets
    from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    import xgboost as xgb
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn import metrics
    from matplotlib import pyplot as plt
    from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    
    def report(test_Y, pred_Y):
        print("accuracy_score:")
        print(metrics.accuracy_score(test_Y, pred_Y))
        print("f1_score:")
        print(metrics.f1_score(test_Y, pred_Y))
        print("recall_score:")
        print(metrics.recall_score(test_Y, pred_Y))
        print("precision_score:")
        print(metrics.precision_score(test_Y, pred_Y))
        print("confusion_matrix:")
        print(metrics.confusion_matrix(test_Y, pred_Y))
        print("AUC:")
        print(metrics.roc_auc_score(test_Y, pred_Y))
    
        f_pos, t_pos, thresh = metrics.roc_curve(test_Y, pred_Y)
        auc_area = metrics.auc(f_pos, t_pos)
        plt.plot(f_pos, t_pos, 'darkorange', lw=2, label='AUC = %.2f' % auc_area)
        plt.legend(loc='lower right')
        plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', linestyle='--')
        plt.title('ROC')
        plt.ylabel('True Pos Rate')
        plt.xlabel('False Pos Rate')
        plt.show()
    
    
    
    if __name__== '__main__':
        x, y = datasets.make_classification(n_samples=1000, n_features=100,n_redundant=0, random_state = 1)
        train_X, test_X, train_Y, test_Y = train_test_split(x,
                                                            y,
                                                            test_size=0.2,
                                                            random_state=66)
        #clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100)
        #clf.fit(train_X, train_Y)
        #pred_Y = clf.predict(test_X)
        #report(test_Y, pred_Y)
        scoring= "f1"
        parameters ={'n_estimators': range( 50, 200, 25), 'max_depth': range( 2, 10, 2)}
        gsearch = GridSearchCV(estimator= GradientBoostingClassifier(), param_grid= parameters, scoring='accuracy', iid= False, cv= 5) 
        gsearch.fit(x, y)
        print("gsearch.best_params_") 
        print(gsearch.best_params_) 
        print("gsearch.best_score_") 
        print(gsearch.best_score_)
    

     效果:

    gsearch.best_params_
    {'max_depth': 4, 'n_estimators': 100}
    gsearch.best_score_
    0.868142228555714

    转载于:https://www.cnblogs.com/bonelee/p/9154171.html

    展开全文
  • sklearn.metrics中的评估方法

    千次阅读 2020-12-24 13:22:18
    这个混淆矩阵的实现代码 from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import classification_report y_test=["a","b","p","b","b","b","b","p","b","p","b","b","p","p","p","a"] y_pred=...

    1.confusion_matrix

    利用混淆矩阵进行评估

    混淆矩阵说白了就是一张表格-

    所有正确的预测结果都在对角线上,所以从混淆矩阵中可以很方便直观的看出哪里有错误,因为他们呈现在对角线外面。

    举个直观的例子

    这个表格是一个混淆矩阵

    正确的值是上边的表格,混淆矩阵是下面的表格,这就表示,apple应该有两个,但是只预测对了一个,其中一个判断为banana了,banana应该有8ge,但是5个预测对了3个判断为pear了,pear有应该有6个,但是2个判断为apple了,可见对角线上是正确的预测值,对角线之外的都是错误的。

    这个混淆矩阵的实现代码

    from sklearn.metrics import confusion_matrix

    from sklearn.metrics import classification_report

    y_test=["a","b","p","b","b","b","b","p","b","p","b","b","p","p","p","a"]

    y_pred=["a","b","p","p","p","p","b","p","b","p","b","b","a","a","p","b"]

    confusion_matrix(y_test, y_pred,labels=["a", "b","p"])

    #array([[1, 1, 0],

    [0, 5, 3],

    [2, 0, 4]], dtype=int64)

    print(classification_report(y_test,y_pred))

    ##

    precision recall f1-score support

    a 0.33 0.50 0.40 2

    b 0.83 0.62 0.71 8

    p 0.57 0.67 0.62 6

    avg / total 0.67 0.62 0.64 16

    我传到github上面了

    复现代码1

    # Import necessary modules

    from sklearn.metrics import classification_report

    from sklearn.metrics import confusion_matrix

    # Create training and test set

    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.4,random_state=42)

    # Instantiate a k-NN classifier: knn

    knn = KNeighborsClassifier(6)

    # Fit the classifier to the training data

    knn.fit(X_train,y_train)

    # Predict the labels of the test data: y_pred

    y_pred = knn.predict(X_test)

    # Generate the confusion matrix and classification report

    print(confusion_matrix(y_test,y_pred))

    print(classification_report(y_test,y_pred))

    复现代码2

    补充知识

    先给一个二分类的例子

    其他同理

    TP(True Positive):将正类预测为正类数,真实为0,预测也为0

    FN(False Negative):将正类预测为负类数,真实为0,预测为1

    FP(False Positive):将负类预测为正类数, 真实为1,预测为0

    TN(True Negative):将负类预测为负类数,真实为1,预测也为1

    因此:预测性分类模型,肯定是希望越准越好。那么,对应到混淆矩阵中,那肯定是希望TP与TN的数量大,而FP与FN的数量小。所以当我们得到了模型的混淆矩阵后,就需要去看有多少观测值在第二、四象限对应的位置,这里的数值越多越好;反之,在第一、三四象限对应位置出现的观测值肯定是越少越好。

    几个二级指标定义

    准确率(Accuracy)—— 针对整个模型

    \(\frac{t p+t n}{t p+t n+f p+f n}\)

    精确率(Precision)

    \(\frac{t p}{t p+f n}\)

    灵敏度(Sensitivity):就是召回率(Recall)召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数。通俗地说,就是所有准确的条目有多少被检索出来了

    特异度(Specificity)

    三级指标

    \(\mathrm{F} 1\) Score \(=\frac{2 \mathrm{PR}}{\mathrm{P}+\mathrm{R}}\)

    其中,P代表Precision,R代表Recall。

    F1-Score指标综合了Precision与Recall的产出的结果。F1-Score的取值范围从0到1的,1代表模型的输出最好,0代表模型的输出结果最差reference

    2.accuracy_score()

    分类准确率分数

    分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解,但是它不能告诉你响应值的潜在分布,并且它也不能告诉你分类器犯错的类型

    sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)

    #normalize:默认值为True,返回正确分类的比例;如果为False,返回正确分类的样本数

    复现代码1

    #accuracy_score

    import numpy as np

    from sklearn.metrics import accuracy_score

    y_pred = [1, 9, 9, 5,1,0,2,2]

    y_true = [1,9,9,8,0,6,1,2]

    print(accuracy_score(y_true, y_pred))

    print(accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False))

    # 0.5

    # 4

    复现代码2

    datacamp上面的一个例子

    # Import necessary modules

    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

    from sklearn.model_selection import train_test_split

    # Create feature and target arrays

    X = digits.data

    y = digits.target

    # Split into training and test set

    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state=42, stratify=y)

    # Create a k-NN classifier with 7 neighbors: knn

    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=7)

    # Fit the classifier to the training data

    knn.fit(X_train, y_train)

    y_pred=knn.predict(X_test)

    # Print the accuracy

    print(accuracy_score(y_test, y_pred))

    #0.89996709

    ROC

    ROC曲线指受试者工作特征曲线/接收器操作特性(receiveroperating characteristic,ROC)曲线,

    是反映灵敏性和特效性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,

    它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列敏感性和特异性。

    ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈),以真正例率(也就是灵敏度recall)(True Positive Rate,TPR)为纵坐标,假正例率(1-特效性,)(False Positive Rate,FPR)为横坐标绘制的曲线。

    要与混淆矩阵想结合

    横轴FPR

    \(\mathrm{FPR}=\frac{\mathrm{FP}}{\mathrm{FP}+\mathrm{TN}}\)

    在所有真实值为Negative的数据中,被模型错误的判断为Positive的比例

    如果两个概念熟,那就多看几遍

    😄

    纵轴recall

    这个好理解就是找回来

    在所有真实值为Positive的数据中,被模型正确的判断为Positive的比例

    \(\mathrm{TPR}=\frac{\mathrm{TP}}{\mathrm{TP}+\mathrm{FN}}\)

    ROC曲线解读

    FPR与TPR分别构成了ROC曲线的横纵轴,因此我们知道在ROC曲线中,每一个点都对应着模型的一次结果

    如果ROC曲线完全在纵轴上,代表这一点上,x=0,即FPR=0。模型没有把任何negative的数据错误的判为positive,预测完全准确

    不知道哪个大佬能做出来。。❤️

    如果ROC曲线完全在横轴上,代表这一点上,y=0,即TPR=0。模型没有把任何positive的数据正确的判断为positive,预测完全不准确。

    平心而论,这种模型能做出来也是蛮牛的,因为模型真正做到了完全不准确,所以只要反着看结果就好了嘛😄

    如果ROC曲线完全与右上方45度倾角线重合,证明模型的准确率是正好50%,错判的几率是一半一半

    -因此,我们绘制出来ROC曲线的形状,是希望TPR大,而FPR小。因此对应在图上就是曲线尽量往左上角贴近。45度的直线一般被常用作Benchmark,即基准模型,我们的预测分类模型的ROC要能优于45度线,否则我们的预测还不如50/50的猜测来的准确

    ROC曲线绘制

    ROC曲线上的一系列点,代表选取一系列的阈值(threshold)产生的结果

    在分类问题中,我们模型预测的结果不是negative/positive。而是一个negatvie或positive的概率。那么在多大的概率下我们认为观测值应该是negative或positive呢?这个判定的值就是阈值(threshold)。

    ROC曲线上众多的点,每个点都对应着一个阈值的情况下模型的表现。多个点连起来就是ROC曲线了

    API实现

    sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True)

    # Import the necessary modules

    from sklearn.linear_model import LogisticRegression

    from sklearn.metrics import confusion_matrix ,classification_report

    # Create training and test sets

    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.4, random_state=42)

    # Create the classifier: logreg

    logreg = LogisticRegression()

    # Fit the classifier to the training data

    logreg.fit(X_train,y_train)

    # Predict the labels of the test set: y_pred

    y_pred = logreg.predict(X_test)

    # Compute and print the confusion matrix and classification report

    print(confusion_matrix(y_test, y_pred))

    print(classification_report(y_test, y_pred))

    # Import necessary modules

    from sklearn.metrics import roc_curve

    # Compute predicted probabilities: y_pred_prob

    y_pred_prob = logreg.predict_proba(X_test)[:,1]

    # Generate ROC curve values: fpr, tpr, thresholds

    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred_prob)

    # Plot ROC curve

    plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')

    plt.plot(fpr, tpr)

    plt.xlabel('False Positive Rate')

    plt.ylabel('True Positive Rate')

    plt.title('ROC Curve')

    AUC (Area under the ROC curve)

    AUC它就是值ROC曲线下的面积是多大。每一条ROC曲线对应一个AUC值。AUC的取值在0与1之间。

    AUC = 1,代表ROC曲线在纵轴上,预测完全准确。不管Threshold选什么,预测都是100%正确的。

    0.5 < AUC < 1,代表ROC曲线在45度线上方,预测优于50/50的猜测。需要选择合适的阈值后,产出模型。

    AUC = 0.5,代表ROC曲线在45度线上,预测等于50/50的猜测。

    0 < AUC < 0.5,代表ROC曲线在45度线下方,预测不如50/50的猜测。

    AUC = 0,代表ROC曲线在横轴上,预测完全不准确。

    实现

    sklearn.metrics.auc(x, y, reorder=False)

    # Import necessary modules

    from sklearn.model_selection import cross_val_score

    from sklearn.metrics import roc_auc_score

    # Compute predicted probabilities: y_pred_prob

    y_pred_prob = logreg.predict_proba(X_test)[:,1]

    # Compute and print AUC score

    print("AUC: {}".format(roc_auc_score(y_test, y_pred_prob)))

    # Compute cross-validated AUC scores: cv_auc

    cv_auc = cross_val_score(logreg, X, y, cv=5, scoring='roc_auc')

    # Print list of AUC scores

    print("AUC scores computed using 5-fold cross-validation: {}".format(cv_auc))

    output:

    AUC: 0.8254806777079764

    AUC scores computed using 5-fold cross-validation: [0.80148148 0.8062963 0.81481481 0.86245283 0.8554717 ]

    Precision-recall Curve

    召回曲线也可以作为评估模型好坏的标准

    which is generated by plotting the precision and recall for different thresholds. As a reminder, precision and recall are defined as:

    Precision \(=\frac{T P}{T P+F P}\)

    Recall\(=\frac{T P}{T P+F N}\)

    Hold-out set

    模型评估之流出法

    直接将数据集D划分为两个互斥的集合,其中一个集合作为训练集S,另外一个作为测试集T,即D=S∪T,S∩T=0.在S上训练出模型后,用T来评估其测试误差,作为对泛化误差的评估

    训练/测试集的划分要尽可能的保持数据分布的一致性,避免因数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生影响

    在给定训练/测试集的样本比例后,仍然存在多种划分方式对初始数据集D进行划分,可能会对模型评估的结果产生影响。因此,单次使用留出法得到的结果往往不够稳定可靠,在使用留出法时,一般采用若干次随机划分、重复进行实验评估后取得平均值作为留出法的评估结果

    此外。我们希望评估的是用D训练出的模型的性能,但是留出法需划分训练/测试集,这就会导致一个窘境:若另训练集S包含大多数的样本,则训练出的模型可能更接近于D训练出的模型,但是由于T比较小,评估结果可能不够稳定准确;若另测试集T包含多一些样本,则训练集S与D的差别更大,被评估的模型与用D训练出的模型相比可能就会有较大的误差,从而降低了评估结果的保真性(fidelity)。因此,常见的做法是:将大约2/3~4/5的样本用于训练,剩余样本作为测试参考

    # Import necessary modules

    from sklearn.model_selection import train_test_split

    from sklearn.linear_model import LogisticRegression

    from sklearn.model_selection import GridSearchCV

    # Create the hyperparameter grid

    c_space = np.logspace(-5, 8, 15)

    param_grid = {'C': c_space, 'penalty': ['l1', 'l2']}

    # Instantiate the logistic regression classifier: logreg

    logreg = LogisticRegression()

    # Create train and test sets

    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.4, random_state=42)

    # Instantiate the GridSearchCV object: logreg_cv

    logreg_cv = GridSearchCV(logreg, param_grid, cv=5)

    # Fit it to the training data

    logreg_cv.fit(X_train, y_train)

    # Print the optimal parameters and best score

    print("Tuned Logistic Regression Parameter: {}".format(logreg_cv.best_params_))

    print("Tuned Logistic Regression Accuracy: {}".format(logreg_cv.best_score_))

    output:

    Tuned Logistic Regression Parameter: {'C': 0.4393970560760795, 'penalty': 'l1'}

    Tuned Logistic Regression Accuracy: 0.7652173913043478

    # Import necessary modules

    from sklearn.linear_model import ElasticNet

    from sklearn.metrics import mean_squared_error

    from sklearn.model_selection import GridSearchCV

    from sklearn.model_selection import train_test_split

    # Create train and test sets

    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.4, random_state=42)

    # Create the hyperparameter grid

    l1_space = np.linspace(0, 1, 30)

    param_grid = {'l1_ratio': l1_space}

    # Instantiate the ElasticNet regressor: elastic_net

    elastic_net = ElasticNet()

    # Setup the GridSearchCV object: gm_cv

    gm_cv = GridSearchCV(elastic_net, param_grid, cv=5)

    # Fit it to the training data

    gm_cv.fit(X_train, y_train)

    # Predict on the test set and compute metrics

    y_pred = gm_cv.predict(X_test)

    r2 = gm_cv.score(X_test, y_test)

    mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

    print("Tuned ElasticNet l1 ratio: {}".format(gm_cv.best_params_))

    print("Tuned ElasticNet R squared: {}".format(r2))

    print("Tuned ElasticNet MSE: {}".format(mse))

    output:

    Tuned ElasticNet l1 ratio: {'l1_ratio': 0.20689655172413793}

    Tuned ElasticNet R squared: 0.8668305372460283

    Tuned ElasticNet MSE: 10.05791413339844

    classification_report()

    MSE&RMSE

    方差,标准差

    MSE:\((y_真实-y_预测)^2\)之和

    RMSE:MSE开平方

    展开全文
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  • Python机器学习笔记 GridSearchCV

    千次阅读 2019-11-29 22:38:36
    metrics import make_scorer def logloss ( act , pred ) : epsilon = 1e - 15 pred = sp . maximum ( epsilon , pred ) pred = sp . minimum ( 1 - epsilon , pred ) ll = sum ( act *...
  • gridSearchCv参数调优

    千次阅读 2019-08-30 18:47:43
    Thus metrics which measure the distance between the model and the data, like metrics.mean_squared_error, are available as neg_mean_squared_error which return the negated value of the metric. ...
  • 自定义函数使用GridSearchCV参数寻优

    千次阅读 2021-01-07 14:31:48
    自定义函数使用GridSearchCV参数寻优GirdSearchCV and RandomizedSearchCV自定义函数中使用GirdSearchCVGridSearchCV参数说明GridSearchCV常用方法GridSearchCV属性说明自定义函数使用GridSearchCV GirdSearchCV and...
  • :func:`sklearn.model_selection.train_test_split`: 实用程序功能将数据分为可用于拟合GridSearchCV实例的开发集和用于其最终评估的评估集。 :func:`sklearn.metrics.make_scorer`: 根据绩效指标或损失函数...
  • sklearn中提供了参数调节函数:GridSearchCV。将待挑选的参数输入,可以自动的挑选最佳的参数和结果。 缺陷: 一旦模型的量级上去之后,将需要很长的时间函数才能运行完成。因为该函数执行一次所训练和测试的次数为...
  • Sklearn GridSearchCV 参数优化

    千次阅读 2018-03-16 15:31:00
    from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix from sklearn.metrics import accuracy_score,f1_score from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sklearn import metrics def fea...
  • GridSearchCV调参

    2020-03-18 19:44:56
    from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_...from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.svm i...
  • GridSearchCV用法

    千次阅读 2017-08-23 15:04:02
    # encoding:utf-8 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets, svm from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score iris
  • 2.将训练模型model投入到GridSearchCV中,得到GridSearchCV模型grid_model 3.用grid_model拟合训练集数据,选择在validation_dataset上效果最好的参数的模型best_estimator 4.1.用best_estimator拟合训练集(得到...
  • Metrics and scoring: quantifying the quality of predictions Scoring parameter: Model-evaluation tools using cross-validation (such as model_selection.cross_val_score and model_selection.GridSe
  • 今天想要简单的应用一下,svr模型做一下支持向量机的回归,然后突然发现了这个宝贝函数。 官网文档如下:...classsklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator,...
  • class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score='raise', ...
  • 超参数选择:网格搜索GridSearchCV

    千次阅读 2020-07-27 21:53:58
    .Grid Search 网格搜索,在所有候选的参数选择中,通过循环遍历,对每一种可能的参数在训练集上训练一个模型,在测试集上表现最好的参数就是最优的....GridSearchCV grid search with cross validation,将网格搜索
  • from sklearn import model_selection, preprocessing, metrics import matplotlib.pyplot as plt import os #inputting parameters train = pd.read_csv("../input/train.csv") test = pd.read_csv("../input/...
  • gridSearchCV(网格搜索)的参数、方法及示例 GridSearchCV学习笔记1.简介GridSearchCV的sklearn官方网址:...
  • 本文将记录一下几个可以将模型参数分开进行调参的树形...(1)利用gridsearchcv的best_estimator_ 属性。(2)更改GridsearchcCV()参数cv。(3)使用 sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV替代GridsearchCV
  • 神经网络是玄学,很大一...Scikit-Learn里有一个API 为model.selection.GridSearchCV,可以将keras搭建的模型传入,作为sklearn工作流程一部分。 以下为keras的两个包装器,分别适用于分类和回归 keras.wrappers.s...
  • svm_SVC_使用GridSearchCV_癌症数据

    千次阅读 2018-07-10 11:45:34
    #使用默认的高斯函数,使用GridSearchCV来自动选择参数gamma,可以得到在超参数调优器的使用下,得到的最优模型评分from sklearn import datasets datas=datasets.load_breast_cancer() print(datas)运行结果:{'...
  • 现在所有这些得分/损失都用于其他各种事情,如cross_val_score,cross_val_predict,GridSearchCV等.例如,在’accuracy_score’或’f1_score’的情况下,得分越高越好,但是如果出现损失(错误),则降低得分更好.要以相同...
  • GridSearchCV and 归一...from sklearn.metrics import classification_report # 归一化和标准化 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler,StandardScaler import numpy as np import pandas as pd from pa
  • GridSearchCV 称为网格搜索交叉验证调参,它通过遍历传入的参数的所有排列组合,通过交叉验证的方式,返回所有参数组合下的评价指标得分,GridSearchCV 函数的参数详细解释如下: class sklearn.model_selec...
  • ML之xgboost:利用xgboost算法(特征筛选和GridSearchCV)对数据集实现回归预测 目录 输出结果 实现代码 输出结果 ['EnterCOD', 'EnterBOD', 'EnterAD', 'EnterZL', 'EnterZD', 'EnterPH', '...
  • https://blog.csdn.net/juezhanangle/article/details/80051256 ... 常用的暴力调参方法,我记得提到过GridSearchCV方法,它是基于网格搜索+交叉验证的,好像也没有怎么提到过其他的方法,今天就把他们补全好了...
  • 这篇文章所用的数据是以基于tushare数据多维度时间序列lstm...GridSearchCV + keras.wrappers.scikit_learn 的使用 import pandas as pd import numpy as np def create_dataset(X,Y,window_size = 30,predict_si...

空空如也

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