【机器学习】交叉验证与网格搜索

本文深入探讨了机器学习模型调优过程中的关键步骤——交叉验证与网格搜索。介绍了如何通过遍历超参数,如knn中的k值、深度学习的学习率、svm的gamma和c等,结合n折交叉验证,找到最佳超参数组合,以提升模型的平均准确率。

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在进行机器学习算法的调优时,使用交叉验证与网格搜索方式,即遍历我们的超参数,如knn中的k值,深度学习中的学习率,svm中的gamma和c等等。遍历不同的超参数组合,在不同的模型中,每个超参数的组合在通过n(n一般取10)折交叉验证来得到一个模型的平均准确率,取平均准确率最大时对应的超参数为模型的最终结果。 

               

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