【集成学习】4 对模型超参数进行调优(调参)

最新推荐文章于 2025-03-30 15:12:40 发布
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分类专栏： 学习笔记 文章标签： 机器学习
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参数 vs 超参数

参数 – 模型内部的配置变量，其值可以根据数据进行估计

  • 进行预测时需要参数
  • 它参数定义了可使用的模型
  • 参数是从数据估计获取的
  • 参数通常不由coder手动设置
  • 参数通常被保存为学习模型的一部分
  • 参数是ML算法的关键，它们通常由过去的训练数据中总结得出

超参数 – 模型外部的配置，其值无法从数据中估计

  • 超参数通常用于帮助估计模型参数
  • 超参数通常由人工指定
  • 超参数通常可以使用启发式设置
  • 超参数经常被调整为给定的预测建模问题

网格搜索 GridSearchCV()

举个 栗子🌰

  • λ \lambda λ = 0.01, 0.1, 1.0
最低0.47元/天 解锁文章
（8-4 -3）模型验证和调优：超参数调优
码农三叔
01-18 1605
模型验证和调优是深度学习中非常重要的步骤，旨在评估模型在未见过的数据上的性能，并通过调整超参数和模型结构来提升模型的性能。
【集成学习-组队学习】4.对模型超参数进行调优(调参)
L1315382539的博客
03-24 1629
对模型超参数进行调优(调参)： 之前的讨论中，对模型的优化都是对模型算法本身的改进，比如：岭回归对线性回归的优化在于在线性回归的损失函数中加入L2正则化项从而牺牲无偏性降低方差。但是对于这其中参数的选取并没有给出很好的解决方法，那么能不能找到一种方法找到最优的参数λ\lambdaλ？这实际上涉及到最优化内容。 首先要区分参数与超参数，如果要用一句话概括： 模型参数是模型内部的配置变量，可以用数据估计模型参数的值； 模型超参数是模型外部的配置，必须手动设置参数的值。 以我接触过的高斯分布混合模型（GMM）
集成学习之模型超参数调优
m0_47548496的博客
03-24 538
集成学习之模型超参数调优 首先感谢Datawhale提供的学习机会。 第一我们要明白什么是参数什么是超参数。 参数与超参数： 岭回归中的参数a和参数w之间有什么不一样？事实上，参数w是我们通过设定某一个具体的 后使用类似于最小二乘法、梯度下降法等方式优化出来的，我们总是设定了是多少后才优化出来的参数w。因此，类似于参数w一样，使用最小二乘法或者梯度下降法等最优化算法优化出来的数我们称为参数，类似于a一样，我们无法使用最小二乘法或者梯度下降法等最优化算法优化出来的数我们称为超参数。 模型参数是模型内部的配置变
Machine Learning-模型调优备忘录
Pysamlam的博客
05-08 270
之前讲了一些机器学习的算法和特征工程的东西，相信大家如果有一些数据也是可以建立出自己的模型了，但是，模型的效果却没有想象中那么好，那么，应该怎么做呢？这里有一份关于模型调...
深度学习篇---模型参数调优
最新发布
道阻且长，行则将至。
03-30 1505
本文简单介绍了深度学习中的epoch、batch、learning-rate参数大小对模型训练的影响，以及怎样进行适当调优。
【模型评估 06】超参数调优
weixin_55252589的博客
01-12 1247
对于很多算法工程师来说，超参数调优是一件非常头疼的事情。除了根据经验设定所谓的“合理值”之外，一般很难找到合理的方法去寻找超参数的最优取值。而与此同时，超参数对于模型效果的影响又至关重要。有没有一些可行的办法去进行超参数的调优呢？
对模型超参数进行调优
weixin_47553017的博客
03-24 1078
对模型超参数进行调优一、参数与超参数二、网格搜索GridSearchCV三、随机搜索 RandomizedSearchCV 一、参数与超参数 什么是模型参数？ 模型参数是模型内部的配置变量，其值可以根据数据进行估计。 它们的值定义了可使用的模型 模型在进行预测时需要它们。 他们是从数据估计或获悉的。 它们通常不由编程者手动设置。 他们通常被保存为学习模型的一部分。 参数是机器学习算法的关键。它们通常由过去的训练数据中总结得出。 什么是模型超参数？ 模型超参数是模型外部的配置，其值无法从数据中估计。
集成学习（上）对模型超参数进行调优(调参)
yutc0202的博客
03-25 1085
超参数进行调优 岭回归中的参数λ\lambdaλ和参数w之间有什么不一样？事实上，参数w是我们通过设定某一个具体的λ\lambdaλ后使用类似于最小二乘法、梯度下降法等方式优化出来的，我们总是设定了λ\lambdaλ是多少后才优化出来的参数w。 1.1 参数与超参数，最本质概念的区别： 参数：使用最小二乘法或者梯度下降法等最优化算法优化出来的数我们称为参数，类似于λ\lambdaλ一样， 超参数：我们无法使用最小二乘法或者梯度下降法等最优化算法优化出来的数。 模型参数是模型内部的配置变量，其值可
集成学习Ensemble Learning（四）| 对模型超参数进行调优
faye的爬坡旅程
03-24 289
对模型超参数进行调优调优超参数与参数Pipeline管道机制使用网格搜索搭配Pipline找出最优参数 调优 超参数与参数 超参数，即需要人手工调整的参数，比如说我们在损失函数后面加上的正则化参数中的λ\lambdaλ。 而同样，损失函数中的www，是通过学习/训练，找出最优的，这就是参数。 Pipeline管道机制 Pipeline管道机制，顾名思义，它就像水管一样，数据就像水一样，在管道之间流动，Pipline的每一步就将一节节水管，数据经由这一节水管留到下一节水管，流向下一节水管的就是经由上一节水管处
mlp 参数调优_[自动调参]深度学习模型的超参数自动化调优详解
weixin_39699163的博客
12-22 5174
构建深度学习模型时，你必须做出许多看似随意的决定:应该堆叠多少层?每层应该 包含多少个单元或过滤器?激活应该使用 relu 还是其他函数?在某一层之后是否应该使用 BatchNormalization ?应该使用多大的 dropout 比率?还有很多。这些在架构层面的参数叫 作超参数(hyperparameter)，以便将其与模型参数区分开来，后者通过反向传播进行训练。在实践中，经验丰富的机器学习...
（六）集成学习上——分类模型评估与超参数调优
一颗爱学习的小同学
03-28 472
分类模型评估与超参数调优
超参数优化
Code Wang的博客
07-02 5346
超参数优化，应该是所有机器学习模型都必须要经历的一个过程。很早以前训练模型，比如分类，认为精度达到90%或者自己觉得足够的精度就已经OK，但这其实是远远不够的。在Kaggle比赛中，寻找好的特征是一方面，有最佳的超参数也必不可少。尤其是现在使用集成学习比如随机森林、XGBoost等，超参数对模型的性能影响很大，必须要考虑。 超参数优化超参数优化（Hyperparameter Optimization）主要存在两方面的困难： （1）超参数优化是一个组合优化问题，无法像一般参数那样通过梯度下降方法来优化
【集成学习（上）】My_Task06_掌握分类问题的评估及超参数调优 笔记
微信公众号（年更选手）：数据闲逛人 | Github开源项目：数分/数挖study路线 https://github.com/jc-dian/python_data_analysis
04-11 234
文章目录评估模型的性能并调参:当类别为两类时,可以绘制混淆矩阵与ROC曲线 评估模型的性能并调参: 更详细的可以查看大佬的知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/140040705 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 使用网格搜索进行超参数调优: # 方式1 : 网格搜索GridSearchCV() from sklearn.model_se
探索人工智能 | 模型训练 使用算法和数据对机器学习模型进行参数调整和优化
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阿Q的小窝
08-21 1万+
模型训练是指使用算法和数据对机器学习模型进行参数调整和优化的过程。模型训练一般包含以下步骤：数据收集、数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估、超参数调优、模型部署、持续优化。
模型评估与参数调优
miaoyanmm的博客
09-11 6923
基于流水线的工作流 scikit-learn 中的 Pipline 类。它使得我们可以拟合包含任意多个处理步骤的模型，并模型用于新数据的预测。 案例1：威斯康星乳腺癌数据集 使用Breast Cancer Wisconsin 数据集，此数据集共包含569个恶性或良性肿瘤细胞样本。数据集的前两列分别存储了样本唯一的ID以及对样本的诊断结果（M代表恶性，B代表良性）。数据集的3~32列包含了30...
集成学习笔记04-模型评估与超参数调优
coldfish的博客
03-22 307
模型评估与超参数调优 参数与超参数 模型参数是模型内部的配置变量，其值可以根据数据进行估计。 - 进行预测时需要参数。 - 它参数定义了可使用的模型。 - 参数是从数据估计或获悉的。 - 参数通常不由编程者手动设置。 - 参数通常被保存为学习模型的一部分。 - 参数是机器学习算法的关键，它们通常由过去的训练数据中总结得出 。 模型超参数是模型外部的配置，其值无法从数据中估计。 - 超参数通常用于帮助估计模型参数。 - 超参数通常由人工指定。 - 超参数通常可以使用启发式设置。 - 超参数经常被调整为给定的预
【机器学习】——模型调参、超参数优化、网络架构搜索
lingxw的博客
01-14 3380
AutoML在模型选择这一块做的比较好 超参数的优化（HPO）【比较通用】：通过搜索的方法，找到一个集合去调整模型的超参数 NAS（Neural architecture search）【专注于神经网络】：可以构造一个比较好的神经网络模型，使得能够拟合我们的任务 每个年代都有最大的技术痛点，当前AutoML可能是技术瓶颈。
一文讲透机器学习超参数调优！
尤尔小屋
09-11 2052
机器学习超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。超参数是在模型训练之外设置的选项，不会在训练过程中被优化或更改。相反，需要在训练之前手动设置它们，并且对模型的性能有很大的影响。超参数优化库（Hyperparameter Optimization Library）是一种用于自动化超参数优化的软件库或工具。这些库使用不同的算法和技术，以实现自动化超参数搜索和优化过程。超参数优化库通常提供易于使用的接口，允许用户定义要优化的超参数和目标函数。
机器学习之模型评估与参数调优
一蓑烟雨任平生
09-13 1512
一、流水线工作流 在利用训练数据对模型进行拟合时已经得到一些参数，使用流水线可以避免在将模型用于新数据时重新设置这些参数。利用sklearn中的Pipline类，使得我们可以拟合出包含任意多个处理步骤的模型，并将模型用于新数据的预测。 1. # Title : TODO 2. # Objective : TODO 3. # Created by: Chen Da...
随机森林模型超参数调优
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下面是随机森林模型超参数调优的一般步骤： 1. 确定基础模型：首先确定决策树的基础模型，包括树的深度、叶子节点最小样本数等。 2. 确定随机性相关参数：随机森林模型中有两个重要的随机性相关参数，分别是随机...
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