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  • 2019-10-04 12:19:30

    1.简单网格搜索法

    • Lasso算法中不同的参数调整次数

    #############################  使用网格搜索优化模型参数 #######################################
    #导入套索回归模型
    from sklearn.linear_model import Lasso
    #导入数据集拆分工具
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    #导入红酒数据集
    from sklearn.datasets import load_wine
    #载入红酒数据集
    wine = load_wine()
    #将数据集差分为训练集与测试集
    X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(wine.data,wine.target,random_state=38)
    #设置初始分数为0
    best_score = 0
    #设置alpha参数遍历0.01,0.1,1,10
    for alpha in [0.01,0.1,1.0,10.0]:
        #最大迭代数遍历100,1000,5000,10000
        for max_iter in [100,1000,5000,10000]:
            lasso = Lasso(alpha=alpha,max_iter=max_iter)
            #训练套索回归模型
            lasso.fit(X_train,y_train)
            score = lasso.score(X_test,y_test)
            #令最佳分数为所有分数中的最高值
            if score > best_score:
                best_score = score
                #定义字典,返回最佳参数和最佳最大迭代数
                best_parameters = {'alpha':alpha,'最大迭代次数':max_iter}
    
    #打印结果
    print('模型最高分为:{:.3f}'.format(best_score))
    print('最佳参数设置:{}'.format(best_parameters))
    
    模型最高分为:0.889
    最佳参数设置:{'alpha': 0.01, '最大迭代次数': 100}
    #将数据集差分为训练集与测试集
    X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(wine.data,wine.target,random_state=0)
    #设置初始分数为0
    best_score = 0
    #设置alpha参数遍历0.01,0.1,1,10
    for alpha in [0.01,0.1,1.0,10.0]:
        #最大迭代数遍历100,1000,5000,10000
        for max_iter in [100,1000,5000,10000]:
            lasso = Lasso(alpha=alpha,max_iter=max_iter)
            #训练套索回归模型
            lasso.fit(X_train,y_train)
            score = lasso.score(X_test,y_test)
            #令最佳分数为所有分数中的最高值
            if score > best_score:
                best_score = score
                #定义字典,返回最佳参数和最佳最大迭代数
                best_parameters = {'alpha':alpha,'最大迭代次数':max_iter}
    
    #打印结果
    print('模型最高分为:{:.3f}'.format(best_score))
    print('最佳参数设置:{}'.format(best_parameters))
    
    模型最高分为:0.830
    最佳参数设置:{'alpha': 0.1, '最大迭代次数': 100}

    2.与交叉验证结合的网格搜索

    #导入numpy
    import numpy as np
    #导入交叉验证工具
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    #设置alpha参数遍历0.01,0.1,1,10
    for alpha in [0.01,0.1,1.0,10.0]:
        #最大迭代数遍历100,1000,5000,10000
        for max_iter in [100,1000,5000,10000]:
            lasso = Lasso(alpha=alpha,max_iter=max_iter)
            #训练套索回归模型
            lasso.fit(X_train,y_train)
            scores = cross_val_score(lasso,X_train,y_train,cv=6)
            score = np.mean(scores)
            if score > best_score:
                best_score = score
                #定义字典,返回最佳参数和最佳最大迭代数
                best_parameters = {'alpha':alpha,'最大迭代次数':max_iter}
    
    #打印结果
    print('模型最高分为:{:.3f}'.format(best_score))
    print('最佳参数设置:{}'.format(best_parameters))
    
    模型最高分为:0.865
    最佳参数设置:{'alpha': 0.01, '最大迭代次数': 100}
    #用最佳参数模型拟合数据
    lasso = Lasso(alpha=0.01,max_iter=100).fit(X_train,y_train)
    #打印测试数据集得分
    print('测试数据集得分:{:.3f}'.format(lasso.score(X_test,y_test)))
    
    测试数据集得分:0.819
    #导入网格搜索工具
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    #将需要遍历的参数定义为字典
    params = {'alpha':[0.01,0.1,1.0,10.0],'max_iter':[100,1000,5000,10000]}
    #定义网格搜索中使用的模型和参数
    grid_search = GridSearchCV(lasso,params,cv=6,iid=False)
    #使用网格搜索模型拟合数据
    grid_search.fit(X_train,y_train)
    #打印结果
    print('模型最高分:{:.3f}'.format(grid_search.score(X_test,y_test)))
    print('最有参数:{}'.format(grid_search.best_params_))
    
    模型最高分:0.819
    最有参数:{'alpha': 0.01, 'max_iter': 100}
    #打印网格搜索中的best_score_属性
    print('交叉验证最高得分:{:.3f}'.format(grid_search.best_score_))
    
    交叉验证最高得分:0.865

    总结 :  

    • GridSearchCV本身就是将交叉验证和网格搜索封装在一起的方法.
    • GridSearchCV虽然是个非常强悍的功能,但是由于需要反复建模,因此所需要的计算时间更长.

     

    文章引自 : 《深入浅出python机器学习》

    转载于:https://www.cnblogs.com/weijiazheng/p/10966005.html

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  • 参数优化网格搜索

    千次阅读 2020-06-07 21:20:15
    使用Python完成网格搜索法在机器学习和深度学习的小案例!

    网格搜索法在机器学习和深度学习中的使用

    1.项目简介

      在机器学习和深度学习中,经常需要进行超参数优化。其中,网格搜索法在小批量的超参数优化时被经常使用,该项目是一个多分类(26个类别)问题。
      使用Jupyter Notebook完成,代码和数据文件

    2.机器学习案例

    2.1导入相关库

    from sklearn import svm  # 支持向量机库
    import pandas as pd
    from sklearn.model_selection import train_test_split  # 拆分数据集
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV  # 网格搜索法
    from sklearn import metrics  # 用于模型评估
    

    2.2导入数据

    filepath = 'E:/Jupyter/Mojin/超参数优化/data/letterdata.csv'
    letters = pd.read_csv(filepath)
    letters.shape
    letters.tail(10)  # 返回数据后10行
    

      运行结果:
    在这里插入图片描述
      可以看到,总共有2万个数据,17个指标,其中,letter为目标变量,其余16个指标为特征变量。

    2.3拆分数据集

    features = letters.columns[1:]
    trainX, valX, trainY, valY = train_test_split(letters[features], letters[['letter']], 
                                                  test_size=0.2, 
                                                  random_state=1234)
    

    2.4网格搜索法

    C = [0.05, 0.1, 0.15, 0.2]
    kernel = ['rbf', 'sigmoid']
    Hyperparameter = dict(C=C, kernel=kernel)  # 将超参数范围包成字典
    
    grid = GridSearchCV(estimator=svm.SVC(),  # 支持向量机中的SVC模型
                        param_grid=Hyperparameter)
    
    # 模型在训练数据集上的拟合
    grid_result = grid.fit(trainX, trainY)
    
    # 返回最佳参数组合
    print('Best:%f using %s' % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_))
    

      运行结果:
    在这里插入图片描述
      可以看到,最佳参数组合:C:‘0.2’,kernel:‘rbf’,准确率:0.914125。

    2.5使用最优参数重新训练模型

    SVC = svm.SVC(kernel='rbf', C=0.2, gamma='scale').fit(trainX, trainY)
    pred = SVC.predict(valX)  # 预测
    print('模型预测的准确率:{0}'.format(metrics.accuracy_score(valY, pred)))
    

      运行结果:
    在这里插入图片描述

    3.深度学习案例

    3.1导入相关库

    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense
    from keras.layers import Dropout
    import pandas as pd
    import random  # 随机库
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV  # 网格搜索法
    from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier  # Keras库分类模型封装器
    from keras.utils.np_utils import to_categorical  # Keras库独热编码
    

      KerasClassifier是将深度模型包装传递给网格搜索法的接口,具体说明见官方文档

    3.2导入数据

    filepath = 'E:/Jupyter/Mojin/超参数优化/data/letterdata.csv'
    letters = pd.read_csv(filepath)
    letters.shape
    letters.tail(10)
    
    # 将letter指标数据类型转换成category
    letter = letters['letter'].astype('category')
    # 使用标签的编码作为真正的数据
    letters['letter'] = letter.cat.codes
    letters.tail(10)
    
    # 提取特征变量并转换成数组格式
    X = letters[letters.columns[1:]].values
    X.shape
    Y = letters[['letter']].values
    Y.shape
    

      运行结果:
    在这里插入图片描述

    # 独热编码
    Y = to_categorical(Y)
    Y.shape
    

      运行结果:
    在这里插入图片描述
      可以看到,经过独热编码Y的维度从1变为26。

    3.3拆分数据集

    random_index = random.sample(list(range(X.shape[0])), X.shape[0])
    train_size = int(X.shape[0] * 0.8)
    train_index = random_index[:train_size]
    test_index = random_index[train_size:]
    
    trainX = X[train_index]
    trainX.shape
    trainY = Y[train_index]
    
    testX = X[test_index]
    testY = Y[test_index]
    

    3.4构造模型

    def create_model(dropout=0.2, depth=2):
        """
        dropout: Dropout层丢弃的比例,一般在0.2~0.5之间
        depth: 模型隐藏层的层数
        """
        model = Sequential()
        if depth < 2:
            raise Exception('至少两层结构')
        else:
            model.add(Dense(units=32, 
                        input_shape=(16,),  # 特征指标个数:16(trainX.shape[1])
                        activation='relu'))
            model.add(Dropout(rate=dropout))  # 防止过拟合
            for i in range(depth - 2):
                model.add(Dense(units=32,
                                    activation='relu'))
            model.add(Dense(units=26,
                            activation='softmax'))
            
            model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                      optimizer='rmsprop', 
                      metrics=['accuracy'])
            model.summary()
        return model
    
    model = KerasClassifier(build_fn=create_model)
    

    3.5网格搜索法

    # 构建需要优化的超参数范围
    depth = [3, 4, 5]
    epochs = [30, 50]
    batch_size = [100]
    param_grid = dict(depth=depth,
                      epochs=epochs,
                      batch_size=batch_size)
              
    grid = GridSearchCV(estimator=model, 
                        param_grid=param_grid)  # 默认是cv=3,即3折交叉验证
    grid.fit(trainX, trainY)
    
    # 返回最佳参数组合
    print('Best:%f using %s' % (grid.best_score_, grid.best_params_))
    

      运行结果:
    在这里插入图片描述

    3.6使用最优参数重新训练模型

    model = create_model(depth=4)
    model.fit(trainX, trainY, epochs=50, batch_size=100)
    predict = model.predict(testX)
    loss, acc = model.evaluate(testX, testY)
    print('模型预测的准确率:{0}'.format(acc))
    

      运行结果:
    在这里插入图片描述

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  • 原标题:Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据原文链接:http://tecdat.cn/?p=12693介绍在本教程中,我们将讨论一种非常强大的优化(或自动化)算法,即网格搜索算法。它最常用于机器学习模型中...

    原标题:Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据

    原文链接:http://tecdat.cn/?p=12693

    介绍

    在本教程中,我们将讨论一种非常强大的优化(或自动化)算法,即网格搜索算法。它最常用于机器学习模型中的超参数调整。我们将学习如何使用Python来实现它,以及如何将其应用到实际应用程序中,以了解它如何帮助我们为模型选择最佳参数并提高其准确性。

    先决条件

    要遵循本教程,您应该对Python或其他某种编程语言有基本的了解。您最好也具有机器学习的基本知识,但这不是必需的。除此之外,本文是初学者友好的,任何人都可以关注。

    安装

    要完成本教程,您需要在系统中安装以下库/框架:

    Python 3

    NumPy

    Pandas

    Keras

    Scikit-Learn

    它们的安装都非常简单-您可以单击它们各自的网站,以获取各自的详细安装说明。通常,可以使用pip安装软件包:

    $ pip install numpy pandas tensorflow keras scikit-learn

    如果遇到任何问题,请参考每个软件包的官方文档。

    什么是网格搜索?

    网格搜索本质上是一种优化算法,可让你从提供的参数选项列表中选择最适合优化问题的参数,从而使“试验和错误”方法自动化。尽管它可以应用于许多优化问题,但是由于其在机器学习中的使用而获得最广为人知的参数,该参数可以使模型获得最佳精度。

    假设您的模型采用以下三个参数作为输入:

    隐藏层数[2,4]

    每层中的神经元数量[5,10]

    神经元数[10,50]

    如果对于每个参数输入,我们希望尝试两个选项(如上面的方括号中所述),则总计总共2 ^3 = 8个不同的组合(例如,一个可能的组合为[2,5,10])。手动执行此操作会很麻烦。

    现在,假设我们有10个不同的输入参数,并且想为每个参数尝试5个可能的值。每当我们希望更改参数值,重新运行代码并跟踪所有参数组合的结果时,都需要从我们这边进行手动输入。网格搜索可自动执行该过程,因为它仅获取每个参数的可能值并运行代码以尝试所有可能的组合,输出每个组合的结果,并输出可提供最佳准确性的组合。

    网格搜索实施

    让我们将网格搜索应用于实际应用程序。讨论机器学习和数据预处理这一部分不在本教程的讨论范围之内,因此我们只需要运行其代码并深入讨论Grid Search的引入部分即可。

    我们将使用Pima印度糖尿病数据集,该数据集包含有关患者是否基于不同属性(例如血糖,葡萄糖浓度,血压等)的糖尿病信息。使用Pandas read_csv()方法,您可以直接从在线资源中导入数据集。

    以下脚本导入所需的库:

    from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFold from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier from keras.optimizers import Adam import sys import pandas as pd import numpy as np

    以下脚本导入数据集并设置数据集的列标题。

    df = pd.read_csv(data_path, names=columns)

    让我们看一下数据集的前5行:

    df.head()

    输出:

    如你所见,这5行都是用来描述每一列的标签,因此它们对我们没有用。我们将从删除这些非数据行开始,然后将所有NaN值替换为0:

    for col in columns: df[col].replace(0, np.NaN, inplace=True) df.dropna(inplace=True) # Drop all rows with missing values

    以下脚本将数据分为变量和标签集,并将标准化应用于数据集:

    # Transform and display the training data X_standardized = scaler.transform(X)

    以下方法创建了我们简单的深度学习模型:

    def create_model(learn_rate, dropout_rate): # Create model model = Sequential() model.add(Dense(8, input_dim=8, kernel_initializer='normal', activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(4, input_dim=8, kernel_initializer='normal', activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # Compile the model adam = Adam(lr=learn_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=adam, metrics=['accuracy']) return model

    这是加载数据集,对其进行预处理并创建您的机器学习模型所需的所有代码。因为我们只对看到Grid Search的功能感兴趣,所以我没有进行训练/测试拆分,我们将模型拟合到整个数据集。

    在下一节中,我们将开始了解Grid Search如何通过优化参数使生活变得更轻松。

    在没有网格搜索的情况下训练模型

    在下面的代码中,我们将随机决定或根据直觉决定的参数值创建模型,并查看模型的性能:

    model = create_model(learn_rate, dropout_rate)

    输出:

    Epoch 1/1 130/130 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.6934 - accuracy: 0.6000

    正如看到的,我们得到的精度是60.00%。这是相当低的。

    使用网格搜索优化超参数

    如果不使用Grid Search,则可以直接fit()在上面创建的模型上调用方法。但是,要使用网格搜索,我们需要将一些参数传递给create_model()函数。此外,我们需要使用不同的选项声明我们的网格,我们希望为每个参数尝试这些选项。让我们分部分进行。

    首先,我们修改create_model()函数以接受调用函数的参数:

    # Create the model model = KerasClassifier(build_fn=create_model, verbose=1)

    现在,我们准备实现网格搜索算法并在其上拟合数据集:

    # Build and fit the GridSearchCV grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=KFold(random_state=seed), verbose=10)

    输出:

    Best: 0.7959183612648322, using {'batch_size': 10, 'dropout_rate': 0.2, 'epochs': 10, 'learn_rate': 0.02}

    在输出中,我们可以看到它为我们提供了最佳精度的参数组合。

    可以肯定地说,网格搜索在Python中非常容易实现,并且在人工方面节省了很多时间。您可以列出所有您想要调整的参数,声明要测试的值,运行您的代码,而不必理会。您无需再输入任何信息。找到最佳参数组合后,您只需将其用于最终模型即可。

    结论

    总结起来,我们了解了什么是Grid Search,它如何帮助我们优化模型以及它带来的诸如自动化的好处。此外,我们学习了如何使用Python语言在几行代码中实现它。为了了解其有效性,我们还训练了带有和不带有Grid Search的机器学习模型,使用Grid Search的准确性提高了19%。返回搜狐,查看更多

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    交叉验证与网格搜索

    ①交叉验证(训练集划分—训练集、验证集)–将所有数据分成n等分—并不具备调参能力
    4等分就是4折交叉验证;一般采用10折交叉验证

    在这里插入图片描述
    ②网格搜索—调参数(与交叉验证一同使用)
    在这里插入图片描述
    如果有多个超参数:采用排列组合的方式,组合进行调参—穷举法
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    估计器就是算法
    param中有多少个超参数需要调整就输入多少个字典
    在这里插入图片描述

    决策树

    基础知识:信息论
    通信的数学原理,奠定了现代信息论的基础;信息的单位:比特
    在这里插入图片描述
    在不知道哪个球队夺冠概率大(即所有球队夺冠概率相等的情况下),获取冠军需要的代价是5比特

    信息熵:
    反应获取信息的代价。信息熵越大、不确定性越大(信息和消除不确定性相关)
    在这里插入图片描述
    这是在不知道哪个球队强的情况下,信息量最多是5;所以如果有先前数据,哪信息量应该小于5

    信息增益

    得知一个特征条件之后,减少的信息熵大小。
    信息增益表示得知特征X的信息而使得类Y的信息的不确定性减少的程度

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    决策树的分类依据:信息增益(信息增益最大的作为决策树第一个)

    三种划分方法:
    在这里插入图片描述
    API
    在这里插入图片描述
    Gini系数把所有值当成连续值进行—很细
    ***缺点:***将所有在决策树走完后,全都可以正确定义,数据越多,树越来越复杂,为了使每个训练样本都能正确分类

    决策树的优缺点:
    优点:
    ①简单的理解和解释,树木可视化。
    ②需要很少的数据准备,其他技术通常需要数据归一化,
    缺点:
    ①决策树学习者可以创建不能很好地推广数据的过于复杂的树,被称为过拟合。
    ②决策树可能不稳定,因为数据的小变化可能会导致完全不同的树被生成
    改进:
    ①剪枝cart算法—删除叶子节点
    ②随机森林

    随机森林

    集成学习:
    通过建立几个同样的模型组合的来解决单一预测问题;它的工作原理是生成多个同样分类器/模型,各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测,因此优于任何一个单分类的做出预测。
    随机森林:
    建立多个决策树,每个树的结果去投票

    单个树建立过程:
    ①随机在n个样本当中选择一个样本,重复n次
    ②随机在M个特征当中选出m个特征—随机有放回的抽样—bootstrap抽样

    API:
    在这里插入图片描述
    超参数:
    ①n_estimators
    ②max_depth
    ③max_feature

    优点:
    在当前所有算法中,具有极好的准确率
    能够有效地运行在大数据集上
    能够处理具有高维特征的输入样本,而且不需要降维
    能够评估各个特征在分类问题上的重要性对于缺省值问题也能够获得很好得结果

    分类算法(数据划分\转换器、估计器\KNN\贝叶斯\决策树\随机森林\模型评估\调超参)

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  • 比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机(SVM)参数优化方法. 具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算法在SVM参数优化方面的性能以及优缺点... 实验表明改进的网格搜索法耗时短,更适用于有时间要求的说话人识别应用中.
  • 内容概要¶如何使用K折交叉验证来搜索最优调节参数如何让搜索参数的流程更加高效如何一次性的搜索多个调节参数在进行真正的预测之前,如何对调节参数进行处理如何削减该过程的计算代价1. K折交叉验证回顾¶交叉验证...
  • 本程序有算例分析,详细介绍了三种优化SVM方法:遗传算法、PSO、网格搜索
  • 1.交叉验证 1.1 基本概念 交叉验证的基本思想是将数据集分割成N份,依次使用其中1份作为测试集,其他N1份整合到...也可以根据这N个值,选岀拟合效果最好的模型,对应模型的参数也被认为是最优或接近最优的,因此...
  •   网格搜索的思想非常简单,比如你有2个超参数需要去选择,那你就把所有的超参数选择列出来分别做排列组合。举个例子: ????=0.01,0.1,1.0 和 ????=0.01,0.1,1.0 ,你可以做一个排列组合,即:{[0.01,0.01],[0.01,...
  • 文章目录一、超参二、网格搜索 GridSearchCV三、随机搜索 RandomizedSearchCV四、自动超参搜索:遗传算法(GA) 一、超参 学习器模型中一般有两类参数,一类是可以从数据中学习估计得到,我们称为参数(Parameter)...
  • 将支持向量机(SVM)理论与网格搜索及交叉验证相结合,应用于梯级水电系统隐随机优化调度中,实现径流不确定条件下的梯级实际优化运行。以系统结构风险最小为SVM训练目标,结合参数分布规律,采用指数划分的网格搜索...
  • 【小白从小学Python、C、Java】 【Python全国计算机等级考试】 【Python数据分析考试必会题】 ...1.网格搜索(Grid Search)是一种调参方法,也称为穷举搜索,搜索的是参数,在所有候选的参数选择中,
  • 问题::怎么查看网格搜索中找到的最优的参数解答:代码:GS.best_params_ 执行结果就是最优参数组合Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = train_test_split(X,Y,test_size = 0.3,random_state=420) ##切分数据集std = ...
  • 为了进行超参数调优,我们一般会采用网格搜索、 随机搜索、贝叶斯优化等算法。 在具体介绍算法之前,需要明确超参数搜索算法一般包括哪几个要素。一是目标函数,即算法需要最大化/最小化的目标;二是搜索范围,一般...
  • 默认为gini,可以选择信息熵entory max_depth 树的最大深度,默认分裂到最细粒度的树结构 max_leaf_nodes 树的最大叶子节点个数,默认分裂到最细粒度的树结构 网格搜索: 它是通过遍历给定的参数组合来优化模型表现...
  • 但是,我并没有真正想到为每个固定算法和其超参数的固定子集编写单独的网格搜索实现.相反,我希望它看起来更像是在scikit-learn,但可能没有那么多的功能(例如我不需要多个网格)并用MATLAB编写.到目前为止,我试图理解...
  • 全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) python数据挖掘系列教程 优化的相关的知识内容可以参考 ...网格搜索GridSearchCV GridSearchCV用于系统地遍历多种参数组合,通过交叉验证确定最佳效果参数。 classskle...
  • 对于超参数的搜索,最常用的方法叫作网格搜索 (Grid Search),就是在可选的空间里,把每一种可能性逐一去尝试,也是工业界里最常用的方法。
  • 本文介绍了如何使用网格搜索寻找网络的最佳超参数配置。 文章目录1. 准备数据集2. 问题建模2.1 训练集测试集拆分2.2...常用的方法是穷尽网格搜索(Exhaustive Grid Search)和随机参数优化(Randomized Parameter Opti
  • 确定要调整的参数,本文以下图箭头所指两参数为例: 这两个参数分别为最大分裂数和分裂准则,为了找到具体的分裂准则,我们打开fitctree函数的内部,步骤如下: ctrl+F进行搜索即可: 然后将内容放入元胞...
  • 有人可以帮助我从网格搜索中提取性能最佳的模型参数吗? 由于某种原因,它是空白的字典。from pyspark.ml.tuning import ParamGridBuilder, TrainValidationSplit, CrossValidatorfrom pyspark.ml.evaluation import...
  • #网格搜索法 寻找最优参数 C_Arr=[1,10,100,200,400,600,800,1000] gamma=_Arr=[0.001,0.01,0.1] Pre_MAPE=100 for C_out in C_Arr: for gamma_out in gamma_Arr: #Training svr_rbf=SVR(kernel='rbf',C=C_out,...
  • 网格搜索最佳的超参数(KNN算法)

    千次阅读 2020-03-26 23:47:26
    首先定义要搜索参数集合 # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt #数据集库 from sklearn import datasets #数据集划分 from sklearn.model_selection import train_test...
  • 您可以使用itertools.product创建一个包含嵌套for循环中所有(lowerThreshHold, upperThreshold)对的2元素元组的迭代器,然后将该迭代器拆分为八个块,将一个传递给池中的每个进程。然后你只需对从每个工人那里得到的...
  • svm 网格搜索

    2016-03-09 15:43:07
    SVM参数优化 网格搜索
  • 当代超参数优化算法主要可以分为: 基于网格的各类搜索(Grid) 基于贝叶斯优化的各类优化算法(Baysian) 基于梯度的各类优化(Gradient-based) 基于种群的各类优化(进化算法,遗传算法等) 1、网格搜索grid...

空空如也

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网格搜索参数优化

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