本文介绍了如何在Python中利用skopt库的贝叶斯搜索算法进行机器学习模型（如SVM）的超参数优化。通过定义目标函数和超参数范围，针对手写数字分类问题，进行超参数C、kernel和gamma的优化，以提高模型性能。最终展示最佳得分及对应的最佳参数。
Python中机器学习算法(sklearn)的超参数优化：使用贝叶斯搜索算法进行最优化
在机器学习模型中，模型的性能不仅受决策边界的划分影响，还受超参数的调节影响，由于超参数的选择是基于经验和试验的，因此，找到最佳超参数的过程是一个关键的挑战。本文介绍了如何使用skopt库中的贝叶斯搜索算法实现参数优化。
首先，让我们准备一个示例模型和数据集：
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
X, y = load_digits
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
187
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
