GridSearch & Kfold & cross validation

最新推荐文章于 2024-02-06 22:17:14 发布
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分类专栏： 数据挖掘 机器学习 基础知识 文章标签： gridsearch kfold cross validation
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/iterate7/article/details/102139750
交叉验证是一种用于评估统计分析结果在独立数据集上的泛化能力的技术，常用于预测性模型的性能估计。由于缺乏足够的数据进行传统训练和测试集划分，所以采用交叉验证。Grid Search用于参数选择，K折是一种数据切分方法。在数据不足的情况下，网格搜索和交叉验证结合使用，可以全面评估模型。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

what’s cross validation?

Cross-validation is a technique that is used for the assessment of how the results of statistical analysis generalize to an independent data set. Cross-validation is largely used in settings where the target is prediction and it is necessary to estimate the accuracy of the performance of a predictive model. The prime reason for the use of cross-validation rather than conventional validation is that there is not enough data available for partitioning them into separate training and test sets (as in conventional validation). This results in a loss of testing and modeling capability.

Cross-validation is also known as rotation estimation.

summary of cross validation

  • generate a data set based on statistical analysis
  • cross-validation for evaluation the model effectively.
  • not enough data

what’s the grid search?

Grid Search for Parameter Selection.

kfold?

kfold is the method to split the data into k folds.

what’s the ro

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【小白学习keras教程】十、三种Model Selection方法：k-fold cross-validation，GridSearchCV和RandomizedSearchCV
微信号：RunsenLiu
07-15 1340
@Author：Runsen Model Selection是划分训练集和测试集的手段，下面总结了三种Model Selection方法。 k-fold cross-validation using scikit-learn wrapper grid search using scikit-learn wrapper random search using scikit-learn wrapper k-fold cross-validation 模型验证和选择最常用的方法之一 将训练数据集划分为k子集
kfold_机器学习gridsearchcv(网格搜索)和kfold validation(k折验证)
weixin_35510761的博客
12-29 723
网格搜索算法是一种通过遍历给定的参数组合来优化模型表现的方法。以决策树为例，当我们确定了要使用决策树算法的时候，为了能够更好地拟合和预测，我们需要调整它的参数。在决策树算法中，我们通常选择的参数是决策树的最大深度。于是我们会给出一系列的最大深度的值，比如 {‘max_depth’: [1,2,3,4,5]}，我们会尽可能包含最优最大深度。不过，我们如何知道哪一个最大深度的模型是最好的呢？我们需要一...
Python 机器学习 交叉验证、网格搜索
weixin_42098295的博客
02-06 1625
Python 的机器学习项目中，交叉验证（Cross-Validation）和网格搜索（Grid Search）是两种重要的技术，通常用于模型选择和超参数优化。交叉验证和网格搜索也是机器学习中常用的两种技术，可以有效地提高模型的性能。
scikit-learn交叉验证Cross Validation and Grid Search
yuanyuanxingxing的专栏
08-09 1531
引自：http://hisarack.logdown.com/posts/304896-scikit-learn%E5%AF%A6%E4%BD%9C-cross-validation-and-grid-search 實際上在跑驗證時,我們會希望train資料集越大越好,讓model可以學習到更正 確的參數.但是train資料集越大同樣表示我們可以用來做驗證的資料(testing)越少.
gridsearchcv(网格搜索)&kfold validation(k折验证) in ML
风先生的日常专栏
05-21 5658
网格搜索算法是一种通过遍历给定的参数组合来优化给定模型性能的方法。 以决策树为例，当我们确定了要使用决策树算法的时候，为了能够更好地拟合和预测，我们需要调整它的参数。在决策树算法中，我们通常选择的参数是决策树的最大深度。 于是我们会给出一系列的最大深度的值，比如 {‘max_depth’: [1,2,3,4,5]}，我们会尽可能包含最优最大深度。 不过，我们如何知道哪一个最大深度的模型是最好...
交叉验证(Cross Validation)和网格搜索(Grid Search)在python sklearn里的应用
Yummy_Ou
02-05 862
Theory clearly explain the theory of grid search and cross-validation, with an example about DecisionTree 决策树预测乳腺癌 ML 入门：交叉验证与网格搜索算法 sklearn - GridSearchCV offical document about extimators Develop...
交叉验证（Cross Validation）与网格搜索（Grid Search）的原理及实证分析
wp_python的博客
05-09 9620
1.背景在机器学习算法中，当数据量不充分时，需要对数据进行重复使用，就出现了交叉验证方法（Cross Validation）.交叉验证顾名思义就是重复使用数据，把数据分为训练集（Trading Set）、验证集（Validation Set）、测试集（Test Set），每次随机选出n组数据，用训练集训练出n个模型，测试集对n个模型进行评价，选出最终模型。2.方法 （1）简单交叉验证       ...
gridsearch_kfold.ipynb
10-06
grid search with cross validation 网络搜索和交叉检验
Optimizing Time Series Forecasting Models: Unveiling Grid Search and Cross-Validation Techniques
# Time Series Forecasting Model Optimization: Unveiling Grid Search and Cross-Validation Techniques ## 1. Foundations of Time Series Forecasting Models Time series analysis is a vital tool for ...
【模型评估与选择】交叉验证Cross-validation: evaluating estimator performance
Datawhale
07-03 3470
Learning the parameters of a prediction function and testing it on the same data is a methodological mistake: a model that would just repeat the labels of the samples that it has just seen would have ...
机器学习（四）之参数选择：交叉验证、网格搜索
snail9610的博客
05-04 6623
文章目录0 本文简介1 交叉验证1.1 思想和实现1.2 优缺点1.3 分层k折交叉验证1.4 留一法交叉验证1.5 打乱划分交叉验证1.6 分组交叉验证2 网格搜索2.1 简单网格搜索2.2 带交叉验证的网格搜索 0 本文简介 主要介绍了在调参时用到的交叉验证、网格搜索。网格搜索是一种调节监督模型参数以获得最佳泛化性能的有效方法。 1 交叉验证 1.1 思想和实现 交叉验证（cross-vali...
机器学习之手写数字识别（KFold，cross_val_score，GridSearchCV）
我是张先生
02-18 4140
code
交叉验证(Cross Validation)最详解
bitcarmanlee的博客
11-18 2万+
1.OverFitting 在模型训练过程中，过拟合overfitting是非常常见的现象。所谓的overfitting，就是在训练集上表现很好，但是测试集上表现很差。为了减少过拟合，提高模型的泛化能力，实际中会有很多措施来缓解overfitting的问题。其中一个常见的方法就是将已有数据集中保留一部分数据作为测试集，即将原有数据分为X_train, X_test，X_train用来训练模型，X_test用来验证调整模型。 2.train_split_test sklearn中的train_split_te
（亲测解决）PyCharm 从目录下导包提示 unresolved reference（完整图解）
一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~
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最近在进行一个Flask项目的过程中遇到了的问题，在网上找了好久解决方案，并没有一个能让我一步到位解决问题的。后来，我对该问题和网上的解决方案进行了分析，发现网上大多数都是针对项目同一目录下的py文件进行该问题的解决。
交叉验证与网格搜索
ncst
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Python提示错误信息： unresolved reference解决方案
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首先需要排除函数形式是否用错 其次就是网上一大片的方法
pycharm中unresolved reference怎么解决（配置问题）
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unresolved reference怎么解决 解决方法： 进入PyCharm->Settings->Build,Excution,Deployment->Console->Python Console勾选上Add source roots to PYTHONPATH; 进入PyCharm->Settings->Project->Project Structure,通过选中某一目录右键添加sources; 点击Apply和OK即可。 ...
交叉验证(Cross Validation)与网格交叉验证(GridSearchCV)的区别
笨拙的石头的博客
05-03 5568
一.交叉验证    交叉验证就是将原始数据集(dataset)划分为两个部分.一部分为训练集用来训练模型,另外一部分作为测试集测试模型效果.    作用:    1） 交叉验证是用来评估模型在新的数据集上的预测效果,也可以一定程度上减小模型的过拟合    2） 还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。    交叉验证主要有以下几种方法:    ① 留出法.简单地将原始数据集划分为训练集,验证集...
浅析机器学习中的模型选择与调参（cross validation + grid search）
Eason的博客
07-20 1万+
对于一个预测问题，同时有多种可用的模型，每种模型有多种可用的参数。如何选择一个最合适的模型？ 总题过程分为2个部分： 1.对于一个模型，如何评估该模型在特定问题上的好坏？ 2.选择了最好的模型后，如何选择最优的参数？       对于模型的评估，我们一般使用交叉验证(cross validation)来进行评估。 在这里我们使用了k折叠法，将训练集划分为相等的k份。然后从1
GridSearchCV + KFold CV
最新发布
03-16
### 如何在 Scikit-learn 中结合使用 GridSearchCV 和 KFold 进行交叉验证 `GridSearchCV` 是一种用于自动化模型调优的方法，它通过指定的参数网格来寻找最佳超参数组合。而 `KFold` 则是一种常用的交叉验证策略，它可以将数据集划分为多个折叠（folds），从而实现更稳健的性能评估。 以下是关于如何结合使用 `GridSearchCV` 和 `KFold` 的详细说明： #### 使用 GridSearchCV 和 KFold 的基本流程 为了确保模型的最佳性能并减少过拟合的风险，可以通过以下方式设置 `GridSearchCV` 并将其与 `KFold` 结合起来[^4]： 1. 定义一个机器学习模型。 2. 创建一个包含候选超参数的字典。 3. 初始化 `KFold` 对象以定义交叉验证的方式。 4. 将 `KFold` 作为参数传递给 `GridSearchCV`。 5. 调用 `.fit()` 方法执行搜索过程。 下面是一个具体的代码示例，展示如何结合 `GridSearchCV` 和 `KFold` 来优化支持向量机（SVM）模型的超参数： ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFold from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.pipeline import Pipeline # 加载数据集 data = load_iris() X, y = data.data, data.target # 构建管道：标准化 -> SVM分类器 pipeline = Pipeline([ ('scaler', StandardScaler()), ('classifier', SVC()) ]) # 设置超参数网格 param_grid = { 'classifier__kernel': ['linear', 'rbf'], 'classifier__C': [0.1, 1, 10], 'classifier__gamma': [1, 0.1, 0.01] } # 初始化 KFold kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) # 初始化 GridSearchCV grid_search = GridSearchCV( estimator=pipeline, param_grid=param_grid, cv=kf, # 使用自定义的 KFold 折叠划分 scoring='accuracy', verbose=1, n_jobs=-1 ) # 执行搜索 grid_search.fit(X, y) # 输出最佳参数和得分 print(f"Best Parameters: {grid_search.best_params_}") print(f"Best Cross-Validation Accuracy: {grid_search.best_score_:.4f}") ``` 上述代码展示了如何构建一个完整的流水线，并利用 `GridSearchCV` 配合 `KFold` 实现高效的超参数搜索。 #### 关键点解析 - **Pipeline**: 在实际应用中，通常会将预处理步骤（如缩放特征值）与模型训练结合起来形成一条流水线。这有助于保持一致性和可重复性。 - **Parameter Tuning Complexity**: 神经网络等复杂模型可能涉及更多的超参数调整需求，因此需要特别注意其计算成本和时间消耗[^5]。 - **Cross Validation Strategy**: 默认情况下，`GridSearchCV` 可能采用分层 k 折法或其他内置方法；然而显式指定 `KFold` 提供了更大的灵活性，允许用户控制具体的数据分割逻辑[^3]。 #### 注意事项 当尝试不同的算法或者框架时（例如 TensorFlow/Keras 模型），需确保所选估计器兼容 scikit-learn 接口标准[^2]。如果目标是非传统 ML 模型，则应考虑封装这些外部库的功能以便于集成到现有的工作流当中去。
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