2. 程式人生 > >模型調參-網格搜尋

模型調參-網格搜尋

阿新 • • 發佈：2018-11-02

  調參中的引數是指模型本身的超引數，而不是求解目標函式可以得到的引數解析解。常用的方法是網格搜尋，所謂的網格搜尋可以理解成窮舉法。而現實中，我們往往不能窮舉所有的引數的組合。因此需要對部分引數，在一定範圍內調參。具體的調參邏輯依賴於引數在不同演算法中的數學含義。本文簡單介紹網格搜尋的邏輯，實際的應用需要結合演算法和業務場景。

1.網格搜尋

  網格搜尋是傳統並且常用的超引數優化方法，一般使用交叉驗證，選取指定的衡量指標(例如auc)進行引數選擇。由於超引數空間可能很大且是連續型變數，因此常常在某個範圍內，離散化超引數。
  舉個例子，在SVM中，RBF核函式至少需要調整兩個引數:
1. 正則化引數C


2. 核函式超引數 γ
這兩個引數都是連續性變數，在網格搜尋前，指定範圍，離散化。

C ∈
{ 10 , 100 , 1000 } γ
∈ { 0.1 , 0.2 , 0.5 , 1.0 }
使用網格搜尋時，自動組合 p a i r ( C , γ ) ，那麼上面共計 3*4=12個引數組合，根據其在交叉驗證中的表現選擇效能最好的一個引數組合。

2. 總結

  網格搜尋在實際應用中需要對演算法的理論比較理解，引數較多時，可能有幾個引數是互相影響的，這個時候需要共同調參。具體到某個演算法的調參在看細節。
  至於應用，sklearn中有GridSearchCV可以使用。

3.Ref

[1] 維基百科
                      2018-07-16 於南京市建鄴區新城科技園

相關推薦

模型調參-網格搜尋Sklearn應用

  網格搜尋的思想很直觀，sklearn中有封裝好的函式供呼叫。 1. 版本資訊 Python和sklearn的版本資訊如下: 1. Python版本 3.6.3 Anaconda 2. Sklearn版本 0.19.1 2. 引數 2.1 輸入引數

模型調參-網格搜尋

  調參中的引數是指模型本身的超引數，而不是求解目標函式可以得到的引數解析解。常用的方法是網格搜尋，所謂的網格搜尋可以理解成窮舉法。而現實中，我們往往不能窮舉所有的引數的組合。因此需要對部分引數，在一定範圍內調參。具體的調參邏輯依賴於引數在不同演算法中的數學含義。本文簡單介紹網格搜尋的邏

基於pytorch的CNN、LSTM神經網絡模型調參小結

shu 結合 手動 ces hid open ont 16px nbsp （Demo） 這是最近兩個月來的一個小總結，實現的demo已經上傳github，裏面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN與LSTM、BiLSTM的結合還有多層多通道CNN、LSTM

xgboost的介紹和模型調參

簡介 當模型沒有達到預期效果的時候，XGBoost就是資料科學家的最終武器。XGboost是一個高度複雜的演算法，有足夠的能力去學習資料的各種各樣的不規則特徵。 用XGBoost建模很簡單，但是提升XGBoost的模型效果卻需要很多的努力。因為這個演算法使用了多維的引數。為了提升模型

深度模型調參

注意 調參看驗證集。trainset loss通常能夠一直降低，但validation set loss在經過一段降低期後會開始逐漸上升，此時模型開始在訓練集上過擬合。 著重關注val loss變化，val acc可能會突變，但loss衡量的整體目標。

模型調參：分步驟的提升模型的精度

一、問題描述 當我們在處理影象識別或者影象分類或者其他機器學習任務的時候，我們總是迷茫於做出哪些改進能夠提升模型的效能（識別率、分類準確率）。。。或者說我們在漫長而苦惱的調參過程中到底調的是哪些引數。。。所以，我花了一部分時間在公開資料集 CIFAR-10 [1] 上進

深度學習模型調參-基於keras的python學習筆記（四）

版權宣告：本文為博主原創文章，未經博主允許不得轉載。 https://blog.csdn.net/weixin_44474718/article/details/86250535 適用於少量資料的實驗是非常有效的方法。 from keras.models import Sequent

xgboost、random forest等模型調參小結

1、關於調參 調參是模型適應不同資料集的一個優化過程，如果只是建立了模型，而不對引數進行調整，是很不合理的。 2、xgboost調參 3、網路調參 from sklearn.metric

學習筆記（七）模型的調參之網格搜尋和交叉驗證的簡單應用

學習筆記（七）模型的調參之網格搜尋和交叉驗證的簡單應用 資料概述 交叉驗證 1. Cross——Validation 交叉驗證 2. k折交叉驗證（kfold） 3.留一法Leave-one-out Cross-validation

關於sklearn中的網格搜尋（調參）

官方來源：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html#sklearn.model_selection.GridSearchCV http://scikit-l

客戶逾期貸款預測[6] - 網格搜尋調參和交叉驗證

任務         使用網格搜尋對模型進行調優並採用五折交叉驗證的方式進行模型評估 實現            之前已經進行過資料探索，缺失值和異常值處理、特徵生成、特徵刪除、縮放等處理

【Machine Learning】通過網格搜尋進行調參

        在我們日常的進行超引數優化工作時，可以手動去試，也可以使用隨機搜尋、批量隨機搜尋和網格搜尋等方法調到好的引數，關於網格搜尋，sklearn中GridSearchCV用於系統地遍歷多種引

調參必備---GridSearch網格搜索

過程 pos 評估 分享 score 問題： str select 好的 什麽是Grid Search 網格搜索？ Grid Search：一種調參手段；窮舉搜索：在所有候選的參數選擇中，通過循環遍歷，嘗試每一種可能性，表現最好的參數就是最終的結果。其原理就像是在數組裏找最

使用交叉驗證對鳶尾花分類模型進行調參(超參數)

www. eight data svc ans 分塊 分類 app files 如何選擇超參數： 交叉驗證： 如圖， 大訓練集分塊，使用不同的分塊方法分成N對小訓練集和驗證集。 使用小訓練集進行訓練，使用驗證集進行驗證，得到準確率，求N個驗證集上的平均正確率； 使用平均

python 機器學習中模型評估和調參

劃分 gif osi 最終 http 都沒有 select enume 沒有 在做數據處理時，需要用到不同的手法，如特征標準化，主成分分析，等等會重復用到某些參數，sklearn中提供了管道，可以一次性的解決該問題 先展示先通常的做法 import pandas as

###好好好好########深度模型優化效能 調參

注意     調參看驗證集。trainset loss通常能夠一直降低，但validation set loss在經過一段降低期後會開始逐漸上升，此時模型開始在訓練集上過擬合。     著重關注val loss變化，val acc可能會

利用Scikit-Learn為模型自動調參

通過Keras的包裝類，藉助Scikit-Learn的網格搜尋演算法評估神經網路模型的不同配置，並找到最佳評估效能的引數組合。 在Scikit-Learn中的GridSearchCV需要一個字典型別的欄位作為需要調參的引數，預設採用3折交叉驗證的方法來評估演算法。 這裡有四個引數需要調參，因

人工智慧（3）- 模型評估和調參

1.pipeline 管道利用     pipeline的概念可以從這裡抽象出來：將一件需要重複做的事情切割成各個不同的階段，每一個階段由獨立的單元負責。所有待執行的物件依次進入作業佇列。     管道機智在機器學習中得以應用的根源

【轉】分類/迴歸模型評估—ROC,AUC,RMSE等指標/調參—Grid Search

看到此篇文章內容乾貨較多，轉載過來學習。 連結：https://www.52ml.net/20410.html 模型評估的方法         一般情況來說，F1評分或者R平方(R-Squared value)等數值評分可以告訴我們訓練的機器學習模型的好壞。也有

sklearn-GridSearchCV 網格搜尋 調引數

Grid Search 網格搜尋 GridSearchCV：一種調參的方法，當你演算法模型效果不是很好時，可以通過該方法來調整引數，通過迴圈遍歷，嘗試每一種引數組合，返回最好的得分值的引數組合 比如支援向量機中的引數 C 和 gamma ，當我們不知道哪個引數