超参数网格搜索

艾尔aier 2023-01-12 22:59:25

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超参数网格搜索 sklearn中封装了超参数网格搜索的方法，使用起来会比自己写更加方便。所谓的网格查找其实只是把所有的参数都遍历一边，然后选出一个最好的模型。下面对KNN模型进行超参数网格搜索。 #导入库 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.datasets import load_digits from sklear

在这篇文章中，我们介绍了如何使用PyTorch和scikit-learn在Python中优化深度学习网络的超参数。如果你对skorch 感兴趣，可以看看他的文档作者：Jason Brownlee。

超参数优化是机器学习中提升模型性能的关键步骤。在众多优化方法中，网格搜索（Grid Search）以其直观和系统性的特点脱颖而出。作为一种穷举搜索策略，网格搜索通过遍历给定参数网格中的所有可能组合，寻找最优的超参数设置。在所有超参数优化的算法当中，枚举网格搜索是最为基础和经典的方法。在搜索开始之前，需要人工将每个超参数的备选值一一列出，多个不同超参数的不同取值之间排列组合，最终将组成一个参数空间（parameter space）。枚举网格搜索算法会将这个参数空间当中所有的参数组合带入模型进行训练，最终选出泛

网格搜索理论（1）参数与超参数 参数是由模型从数据中学习得到的。如回归中各自变量前的系数。 超参数：所谓超参数，就是机器学习模型里面的框架参数，比如聚类方法的类别的个数，随机森林生成树的个数。它们跟训练过程中学习的参数（权重）是不一样的，通常是手工设定几个取值，然后通过不断试错调整，对一系列穷举出来的参数组合一通枚举（叫做网格搜索）。【例】 ① SVR 需要事先决定核心函数（ kernel function ）的类型，若选择不当，则得不到良好的预测结果； sklearn.svm.SVC(C=1.0, k

超参数是在训练模型之前就要设置的参数，而不是通过训练得到的参数。举个例子来说，神经网络的隐层数和每层的节点数就是超参数，因为其需要在模型训练前就设定好。而两层神经元之间的权重就不是超参数，因为其随着每一轮迭代而不断更新。网格搜索是一种常见的参数调优方法，其根本目的是通过遍历不同的超参数组合，达到模型最优化的效果。

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