机器学习---建模调参

最新推荐文章于 2025-02-25 17:41:14 发布
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文章标签： 机器学习 python 人工智能
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1.将数据标准化
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2.数据处理完毕后，建立LGB模型，用其cv函数调参，寻找合适的n_estimators（以下只列出部分调参过程及结果）
在这里插入图片描述
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3.鉴于时间关系，用cv函数大致找出合适参数后，不采用网格搜索，而是用交叉验证简单尝试部分参数取得结果后，运行得到结果（后续选好模型后再进一步精细调参）

荒原之感
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【机器学习】模型调参
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机器学习：模型调参
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一、网格调参 from sklearn.model_selection import GridSearchCV parameters = [{'a1':['a','b'],'a2':['a','b']}] clf = GridSearchCV(model,param_distributions,scoring = ['accuracy','f1'],cv) #评分函数 clf.fit(X_trai...
机器学习-随机森林-调参的案例
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一、随机森林-实例：随机森林在乳腺癌数据上的调参 1.1首先先了解一下调参的基本思想： 二、下面开始正是调参实例 2.1.导入相关库 from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selecti...
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1、资源内容：机器学习大作业--机器学习算法可视化平台+源代码+文档说明 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况...
机器学习-4：机器学习的建模流程
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11-12 753
数据是最重要的，如何收集数据的策略也是最重要的，很多人说AI的策略就是数据的收集策略。建模阶段就是使用各种各样的模型去尝试，看哪个模型带来的效果是最好的，该环节主要做的事情有几点：1，做一些调参的工作，指我们不断的调整模型，使这个模型可以达到最优的效果。实际中，数据预处理是很繁琐的，是很多AI工程师不想触碰的工作，但实际这个工作极其重要，如果数据预处理做不好那数据质量就有问题，后面所有环节都会受到影响，导致机器学习效果差，通常会花大量精力做数据的预处理工作。著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者。
机器学习-EE660-H2-W5-F22
06-25
此外，理解并应用正则化技术来防止过拟合，以及如何使用调参工具（如GridSearchCV或RandomizedSearchCV）优化模型的超参数也是重要的学习内容。 在评估模型性能时，学生可能会接触到准确率、精确率、召回率、F1分数...
Day04-集成学习-机器学习-回归-调参(DataWhale)
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5. 对模型超参数进行调优(调参) 岭回归 J(w)=∑i=1N(yi−w0−∑j=1pwjxij)2+λ∑j=1pwj2(λ≥0)w^=(XTX+λI)−1XTY J(w) = \sum_{i=1}^{N}(y_i-w_0-\sum_{j=1}^{p}w_jx_{ij})^2+\lambda \sum_{j=1}^{p}w^2_j (\lambda \ge 0) \\ \hat{w} = (X^TX+\lambda I)^{-1}X^TY J(w)=i=1∑N​(yi​−w0​−j=1∑p​wj​xij​
机器学习基础-模型调参
你好，今天的你
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模型调参 大多数据科学家或算法工程师会在模型调参上面花费很多时间，时间的花费和你模型的参数成正比关系，所以，我们的模型想在一个数据集上获得一个好的结果是一个非常花费时间的过程。 一般来讲，大家在模型调参之初，都会有官方模型设定的一系列默认超参数，它会给予你一个不错的初始点，然后在其上面慢慢地作调整。另一方面，我们可以通过读取论文，看看大神面对类似问题会使用哪些范围的超参数。 在每次调整过一个超参数后，你需要重新训练一下你的模型，观察它在你的验证集有什么或坏或好的变化。之所以这样操作，是因为你可以从中知道每
机器学习模型调参指南（附代码）
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导读 ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。 介绍 维基百科上说，“Hyperparameter optimization或tuning是为学习算法选择一组最优的hyperparameters的问题”。 ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。超参数调优的越好，得到的模型就越好。调优超参数可能是非常乏味和困难的，更像是一门艺术而不是科学。 超参数 超参数是在建立模型时用于控制算法行为的.
机器学习-6.0模型调参
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http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/52902797调参经验好的实验环境是成功的一半由于深度学习实验超参众多，代码风格良好的实验环境，可以让你的人工或者自动调参更加省力，有以下几点可能需要注意：将各个参数的设置部分集中在一起。如果参数的设置分布在代码的各个地方，那么修改的过程想必会非常痛苦。可以输出模型的损失函数值以及训练集和验证集上的准确
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在本文中我们从实践的角度出发介绍了构建模型，调节参数，绘制曲线的方法。在实际的应用中，我们还需要根据具体业务选择不同的模型，绘制不同的图表来更好地表现我们的结果。最后，模型的内部理论也是非常重要的，在接下来我会一直更新相关模型的内部理论。
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超参数（Hyperparameters）是机器学习算法中需要人为设定的参数，它们不能直接从训练数据中学习得出。与之对应的是模型参数（Model Parameters），它们是模型内部学习得来的参数。以支持向量机（SVM）为例，其中 C、kernel 和 gamma 就是超参数，而学习到的权重 w 和偏置 b 是模型参数。超参数调整是优化模型性能的一个重要步骤。通常使用的搜索方法是网格搜索和随机搜索，其中后者较为灵活。超参数搜索需要注意搜索算法、搜索尽可能多的超参数、均衡时间和性能以及多次搜索取平均等问题。
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"Task4建模调参涵盖了线性回归模型、模型性能验证、嵌入式特征选择、模型对比和模型调参等多个方面，旨在帮助读者深入理解和掌握机器学习中的关键概念和技术。" 线性回归模型是数据分析和预测任务中常用的算法之一...
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