机器学习调参-模型选择

最新推荐文章于 2025-11-22 21:14:33 发布
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#调参 #网格搜索 #随机搜索 #模型选择

本文探讨了机器学习中的超参数调优，包括手动调优、网格搜索、随机搜索和贝叶斯方法。手动调优需要专业知识，网格搜索通过穷举搜索超参数组合，随机搜索则更有效率，尤其在不重要的参数维度。贝叶斯方法利用后验概率选择模型，倾向于简单模型。当遇到模型欠拟合或训练误差高时，可尝试增加模型复杂度或检查错误。

本文主要介绍机器学习模型中超级参数(hyperparameter)的调优问题（下文简称为调参问题），主要的方法有手动调优、网格搜索、随机搜索以及基于贝叶斯的参数调优方法。因为模型通常由它的超级参数确定，所以从更高的角度看调参问题就转化为模型选择问题。

手动调优

需要较多专业背景知识。

网格搜索

先固定一个超参，然后对其他各个超参依次进行穷举搜索，超参集合为
H={ h1,h2

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DAY11 常用的调参方式
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本次笔记的目的在于熟悉各种调参优化的方法，以及各自的特点，故未在其他评价指标上进行过多的考虑。随着迭代的进行，我们的数据点越来越多，代理模型（黑色虚线）会越来越接近真实目标函数（黑色实线），不确定性（浅蓝色区域）也会在数据点周围逐渐缩小。2、随机搜索： 从100个参数中选取5个进行相关的参数变化，看变化参数对结果有没有影响，有的参数影响比较大，效率就相应的变高了。1、网格搜索：不同参数的情况建立多个模型，对多个模型训练的结果进行比较，选取一个最好的模型，其实质上并没有进行相应的优化。
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内容概要：本文详细介绍了Scikit-Learn在机器学习中的应用，涵盖监督学习（分类、回归）、非监督学习（聚类、特征选择、维规约）、半监督学习等多个方面。作者展示了基于训练数据构建模型并进行预测评估的方法，以及...
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【机器学习】机器学习中四种调参方法总结
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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”。 本文转载于收藏 | 机器学习四种调参方法总结 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参数。这些参数不能从常规训练过程中获得。在对模型进行训练之.
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