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

最新推荐文章于 2025-04-11 21:18:36 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
ustbclearwang的博客
08-07 6650
对估计器的指定参数值穷举搜索。寻找合适的参数，GRIDSCACHCV实现了一个“拟合”和“得分”方法。在所使用的估计器中实现了“预测”、“预测函数”、“决策函数”、“变换”和“逆变换”。应用这些方法的估计器的参数通过参数网格上的交叉验证网格搜索来优化。 用法 sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=...
【sklearn】网格搜索 from sklearn.model_selection import GridSearchCV
weixin_34233421的博客
03-16 1461
GridSearchCV用于系统地遍历模型的多种参数组合，通过交叉验证确定最佳参数。1.GridSearchCV参数 # 不常用的参数 pre_dispatch 没看懂 refit 默认为True 在参数搜索参数后，用最佳参数的结果fit一遍全部数据集 iid 默认为True 各个样本fold概率分布一致，误差估计为所有样本之...
自动调参方法
zyp361161的博客
03-17 3910
自动调参方法： 1.网格搜索：简单点的选该方法 2.随机搜索：如果维度高，就选该方法 3.贝叶斯搜索 激活函数没有好坏之分，relu 解决梯度消失，不能解决梯度爆炸. 收敛判断：若是不再变化，表示没有继续训练下去的必要了。 不要局限自己的思维。 网络层数不是越多越好。。 ...
机器学习--网格搜索
最新发布
2201_75491841的博客
04-11 1097
网格搜索（Grid Search），简单来说，就是通过遍历给定的超参数取值范围，尝试所有可能的超参数组合，并在每个组合下训练模型，根据模型在验证集上的性能指标（如准确率、均方误差等）来选择最优的超参数组合。它就像是在一片超参数的 “网格” 中，逐一探索每个节点，以找到那个能让模型发挥最佳性能的 “黄金点”。网格搜索作为一种经典的超参数调优方法，在机器学习领域有着广泛的应用。它以其简单直观和全面搜索的特点，为我们寻找最优超参数提供了有力的工具。然而，其计算成本高和对连续型超参数处理能力有限等局限性也不容忽视。
交叉验证之sklearn.model_selection.GridSearchCV
Du_Shuang的博客
11-20 763
from sklearn.model_selection import GridSearchCV tree_param_grid={'min_samples_split':list((3,6,9)),'n_estimators':list((10,50,100))} grid=GridSearchCV(RandomForestRegressor(),param_grid=tree_param_gr...
自动调参的技巧
weixin_30337157的博客
08-08 276
GridSearchCV 转载于:https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/9446405.html
Python与Sklearn机器学习.zip
04-08
此外，模型调优是提高模型性能的关键步骤，常用的方法有网格搜索（GridSearchCV）和随机搜索（RandomizedSearchCV），它们可以帮助我们找到最佳的超参数组合。 在内容包中可能包含的文件可能有： 1. `introduction...
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
04-25 1002
文章目录0. 准备工作...1. 计算交叉验证的指标1.1. cross_validate 函数和多度量评估1.2. 通过交叉验证获取预测2. 交叉验证迭代器2.1. 交叉验证迭代器–循环遍历数据2.1.1. K 折2.1.2. 重复 K-折交叉验证2.1.3. 随机排列交叉验证 a.k.a. Shuffle & Split3. A note on shuffling4. 交叉验证和模型选...
测试sklearn包中常用的机器学习算法
千淘万漉
05-29 2279
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XGBoost python调参
weixin_50304531的博客
11-10 2951
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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葡萄数的博客
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Python机器学习：Grid SearchCV（网格搜索）
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Python机器学习笔记：Grid SearchCV（网格搜索） - 战争热诚 - 博客园 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10422159.html 　在机器学习模型中，需要人工选择的参数称为超参数。比如随机森林中决策树的个数，人工神经网络模型中隐藏层层数和每层的节点个数，正则项中常数大小等等，他们都需要事先指定。超参数选择不恰当，就会出现欠拟合或者过拟合的问题。而在选择超参数的时候，有两个途径，一个是凭经验微调，另一个就是选择不同大小的参数，带入模型中，挑选表现最好
Python超参数自动搜索模块GridSearchCV上手
weixin_33701564的博客
03-25 320
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...
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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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