Python-sklearn包中自动调参方法-网格搜索GridSearchCV

最新推荐文章于 2025-04-26 21:16:14 发布
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分类专栏： python学习 文章标签： sklearn GridSearchCV 调参 网格搜索
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MsSpark/article/details/84495949
本文介绍了Python机器学习库sklearn中的GridSearchCV，它用于自动调参，节省人工调参的时间。文章详细解释了GridSearchCV的主要参数，如estimator、param_grid、scoring和cv等，并提供了GridSearchCV的方法和属性，如fit、score、grid_scores_、best_params_和best_score_。此外，还通过Kaggle Titanic生存率预测项目的例子展示了GridSearchCV的使用。

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sklearn包中自动调参方法-网格搜索GridSearchCV

一、GridSearchCV主要作用及函数参数
GridSearchCV：作用是在指定的范围内可以自动调参，只需将参数输入即可得到最优化的结果和参数。相对于人工调参更省时省力，相对于for循环方法更简洁灵活，不易出错。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
class sklearn.model_selection.GridSearchCV(
estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, 
n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None
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Sklearn调参之sklearn.model_selection.GridSearchCV
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03-16 1461
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自动调参的技巧
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Python与Sklearn机器学习.zip
04-08
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交叉验证：评估估算器的表现 - sklearn的使用方法
壮壮不太胖的学习笔记
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测试sklearn包中常用的机器学习算法
千淘万漉
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# 如果某些方法名想不起，要善于利用IDE的自动补全功能 # excel的最后一列是分类标签，用的是0,1整数，是否能用字符串还未测试 # 统计每类标签有多少个样本用了filter函数 # 本程序中使用的数据集只有两分类0 1，数据集的格式完全一样，如下所示。 # anaconda已经集成了sklearn包，也集成了读写excel包，不需要pip安装 # -*- coding
XGBoost python调参
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1. 简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意，那就用XGBoost吧。XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据。 构造一个使用XGBoost的模型十分简单。但是，提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结)。这个算法使用了好几个参数。所以为了提高模型的表现，参数的调整十分必要。在解决实际问题的时候，有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数？这些参数要调到什么值，才能达到理想的输出？ 这篇文章最适合刚刚接触XGBoost的人阅读。在这
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其中new_cols是去除了df表头里后面的-%，只保留了Al,Fe,.....作为新表df_scaled的表头。PCA可以把可能具有线性相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，称为主成分（principal components），新的低维数据集会尽可能的保留原始数据的变量，可以将高维数据集映射到低维空间的同时，尽可能的保留更多变量。读取到的数据有10行，其中Al,Fe,Mn,S,TOC,U_PPM,V_PPM,MO_PPM是岩石的各种化学物质的含量，也是岩性识别的特征。（重合的地方较少）。
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1. 引言 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...
sklearn.model_selection.GridSearchCV && sklearn.model_selection.ParameterGrid
weixin_42454594的博客
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https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html
python 实现SkLearn中基于GridSearchCV调参的MLPRegressor算法
05-16
下面是一个使用GridSearchCV调参的MLPRegressor算法的Python实现： ```python from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 划分数据集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2, random_state=42) # 设置参数范围 param_grid = {'hidden_layer_sizes': [(50, 50, 50), (50, 100, 50), (100,)], 'activation': ['tanh', 'relu'], 'solver': ['sgd', 'adam'], 'alpha': [0.0001, 0.05], 'learning_rate': ['constant', 'adaptive']} # 构建模型 mlp = MLPRegressor(random_state=42) # 使用GridSearchCV进行参数调优 grid_search = GridSearchCV(mlp, param_grid=param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error') grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最优参数 print("Best parameters:{}".format(grid_search.best_params_)) # 使用最优参数构建模型 mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=grid_search.best_params_['hidden_layer_sizes'], activation=grid_search.best_params_['activation'], solver=grid_search.best_params_['solver'], alpha=grid_search.best_params_['alpha'], learning_rate=grid_search.best_params_['learning_rate'], random_state=42) # 训练模型 mlp.fit(X_train, y_train) # 预测模型 y_pred = mlp.predict(X_test) # 输出结果 print("RMSE: {}".format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred)))) ``` 在上述代码中，首先我们读取了数据并将其划分为训练集和测试集。然后，我们设置了需要调优的参数范围，并且使用GridSearchCV进行参数调优。在调优过程中，我们使用了5折交叉验证，并使用均方误差作为评估指标。最后，我们使用最优参数构建模型，并训练和预测模型。最终，输出了均方根误差作为评估结果。 需要注意的是，这里的数据集需要自行准备。同时，该代码只是一个示例，实际使用时可能需要根据数据集的情况进行适当的调整。
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