Sklearn 中的 GridSearchCV

最新推荐文章于 2022-03-10 14:46:38 发布
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#机器学习 #交叉验证 #找到最有参数

GridSearchCV是机器学习中用于遍历多个参数组合并选择最优参数的工具，通过交叉验证评估模型性能。它在sklearn库中提供了一个便捷的方法，自动寻找如kernel和C等参数的最佳组合，从而提升模型的预测能力。通过设置参数字典，GridSearchCV会生成一个参数网格，并对每个组合进行训练和验证。最终，GridSearchCV将返回一个最佳参数的模型。

GridSearchCV 用于系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果参数。它的好处是，只需增加几行代码，就能遍历多种组合。

下面是来自 sklearn 文档 的一个示例：

parameters = {
  
  'kernel':(
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在sklearn中如何实现参数网格搜索（GridSearch）？
2401_85761762的博客
06-20 2069
是sklearn中的一个类，用于通过网格搜索（Grid Search）方法来寻找最优的模型超参数。它通过遍历给定的参数网格，对每一组参数进行交叉验证，并根据评分标准选择出最优的参数组合。
sklearn.model_selection.GridSearchCV 详细讲解
qq_37179440的博客
10-16 1061
摘要：GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数优化的核心工具，通过交叉验证穷举搜索参数网格来寻找最优参数组合。文章详细介绍了其核心功能、主要参数（如estimator、param_grid、scoring等）、重要属性（如best_params_、best_score_）和使用方法，并提供了基础示例、多指标评估和Pipeline集成的代码示例。同时强调了计算成本、并行计算、参数空间设计等注意事项，建议对于高维参数空间可考虑使用RandomizedSearchCV替代。
Python-sklearn包中自动调参方法-网格搜索GridSearchCV
MsSpark的博客
11-25 5304
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 sk...
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07-24 1413
GridSearchCV 用于系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果参数。它的好处是，只需增加几行代码，就能遍历多种组合。 下面是来自 sklearn 文档 的一个示例： parameters = {'kernel':('linear', 'rbf'), 'C':[1, 10]} svr = svm.SVC() clf = grid_search.GridSearchCV(s
Sklearn-GridSearchCV
wqh_jingsong的专栏
03-13 692
GridSearchCV，用来自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数，适合于小数据集。GridSearchCV用于系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果参数。GridSearchCV官方网址：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.htmsv...
sklearn —— GridSearchCV进行超参数优化
starter_____的博客
02-18 4150
超参数：即不直接在估计器内学习的参数。在 scikit-learn 包中，它们作为估计器类中构造函数的参数进行传递。 超参数优化：搜索超参数空间以便获得最好交叉验证分数 sklearn.model_selection.GridSearchCV 通过参数网格上的交叉验证网格搜索对估算器的指定参数值进行详尽搜索。 常用参数列表 参数名称 参数类型 作用 e...
pycharm中的sklearn的GridSearchCV
10-19
用户上一次的问题是："我想了解在PyCharm中使用scikit-learn（sklearn）的GridSearchCV的相关内容"，所以我会专注于这个主题。 系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式，例如变量、方程等。 - 独立...
sklearn-GridSearchCV调节超参数
周红伟讲AI
04-25 500
同样的模型不同的参数下，模型的得分差距很大。sklearn中提供了参数调节函数：GridSearchCV。将待挑选的参数输入，可以自动的挑选最佳的参数和结果。 缺陷: 一旦模型的量级上去之后，将需要很长的时间函数才能运行完成。因为该函数执行一次所训练和测试的次数为：优化参数组合数*K（K折交叉验证）。当数据集很大时，多次反复训练模型将非常耗时。 对于数据集很大时可以参考这篇博客：一种将grid-search速度提升10倍的方法 关于交叉验证可以参考这篇博客：交叉验证 函数原型 class sklear
使用sklearn的GridSearchCV
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11-29
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一、简介 GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。但是这个方法适合于小数据集，一旦数据的量级上去了，很难得出结果。这个时候就是需要动脑筋了。数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降。它其实是一种贪心算法：拿当前对模型影响最大的参数调优，直到最优化；再拿下一个影响最大的参数调优，如此下去，直到所有的参数调整完毕。 Rand...
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sklearn.grid_search.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score='raise')
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qq_42758302的博客
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""" GridSearchCV 用于系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果参数 """ parameters = {"kernel": ("linear", "rbf"), "C": range(1, 100)} from sklearn import svm from sklearn import grid_search from sklearn.datasets import l
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