Grid Search简介

最新推荐文章于 2025-11-14 22:07:21 发布
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#深度学习 #python

Grid Search简介

​ ​ 跟人聊天时听到Grid Search，一开始还以为误以为是Beam Search了，后来查阅了一下才了解了它的意思。
​ ​ Grid Search是一种调参的手段，即穷举，穷举所有的超参组合。

​ ​ 当你对决策树调参，如果只对一个超参优化，比如树的最大深度，尝试[3, 5, 7]。那么可以表示为

在这里插入图片描述

​ ​ 如果你还想对分裂标准进行调参，分别试试gini和entropy，那么就相当要对2×3=6组参数进行尝试。如下图
在这里插入图片描述

​ ​ 所以这就是为什么叫做gird search，网格搜索。grid search是对网格中每个交点进行遍历，从而找到最好的一个组合。网格的维度就是超参的个数。如果有k个超参，每个超参有m个候选，那么我们就要遍历kmk^mk

最低0.47元/天 解锁文章
Grid Search 网格搜索 介绍
qq_31267769的博客
09-16 6503
什么是Grid Search 网格搜索？ 网格搜素是一种常用的调参手段，是一种穷举方法。给定一系列超参，然后再所有超参组合中穷举遍历，从所有组合中选出最优的一组超参数，其实就是暴力方法在全部解中找最优解。 为什么叫网格搜索，因为假设有两个超参，每个超参都有一组候选参数。这两组候选参数可以两两组合，把所有组合列出来就是一个二维的网格（多个超参两两组合可以看作是岗高维空间的网格），遍历网格中的所有节点，选出最优解。所以叫网格搜索。 ...
分类模型-GridSearchCV-网格调参
aouiylfjh的博客
05-30 7380
最近需要进行模型对比，验证算法好坏。针对每种模型，都有他们对应的参数可以进行调整，我们如果有足够的算力的话，可以考虑的参数个数多点，参数值范围广一点。如果我们考虑的参数受到限制的话，甚至可能效果是会比初始参数的效果要差一些，毕竟网格搜索就是更多的网格(参数)会搜索更好的结果。其实我们在建模之前，不妨先对数据进行处理，可以挑选有效特征列(属性)，这样的话，能够使得用较少的属性，获取更大的指标值(accuracy,f1等等)。读者不妨可参考模糊粗糙集知识。对数据集筛选，进行属性约简。
grid search.rar_choiceynm_didhgw_grid search_matlab Grid Search_
07-15
简单的Grid Search法，是与斐波那契、黄金分割、二分法相比较最简单的求最小值的方法
超参数调优：Grid Search 和 Random Search 的实战对比
最新发布
deephub
11-14 1212
模型85%准确率不够看？超参数优化能释放真正潜力！本文详解Grid Search与Random Search的原理、优劣及实战对比，揭示如何通过“粗搜+精调”混合策略高效提升模型性能，从“还行”到“能打”。
【无标题】天池机器学习task2
SY594230的博客
03-31 902
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。这个方法的缺点就是可能会调到局部最优而不是全局最优，但是省时间省力，巨大的优势面前，还是试一试吧，后续可以再拿bagging再优化。
调参必备---GridSearch网格搜索
weixin_30631587的博客
04-03 3266
什么是Grid Search 网格搜索？ Grid Search：一种调参手段；穷举搜索：在所有候选的参数选择中，通过循环遍历，尝试每一种可能性，表现最好的参数就是最终的结果。其原理就像是在数组里找最大值。（为什么叫网格搜索？以有两个参数的模型为例，参数a有3种可能，参数b有4种可能，把所有可能性列出来，可以表示成一个3*4的表格，其中每个cell就是一个网格，循环过程就像是在每个网格里遍历、搜索...
网格搜索（Grid Search）/超参搜索
weixin_42616101的博客
05-25 1万+
网格搜索法
精选资源
Grid Search in MATLAB MATLAB 中的网格搜索.pdf
04-04
Grid Search in MATLAB MATLAB 中的网格搜索.pdf
grid-search:Grid Search estimator 通常用于训练参数
06-02
网格搜索 使用简单 API 实现网格搜索的基本实现。 由于其 lambdas，Java 8 允许对目标函数进行清晰的规范。... < artifactId>grid-search < version>2.1.1 如果你不使用 maven，你仍然从 Maven Central jar
startval.m.zip_gamma_grid search_grid search matlab_grid-search
09-24
Function to compute starting valus for a multiple-regime SmoothTransition Regression (STR). The algorith is based on a grid search over the parameters gamma and c.
泰坦尼克号数据挖掘项目实战——Task6 模型调优
不积跬步，无以至千里
01-12 1575
任务6：使用网格搜索法对5个模型进行调优（调参时采用五折交叉验证的方式），并进行模型评估。 参考：【1】https://blog.youkuaiyun.com/qfire/article/details/77601901 【2】https://blog.youkuaiyun.com/jasonding1354/article/details/50562522 【3】https://www.jianshu.com/p...
Grid Search Algorithm
11-03
Grid search is a widely used algorithm in machine learning, which to use a brute-force approach to find optimal parameters. The code gives an example to use grid search to find optimal parameters of a linear model
【机器学习】分类算法 - 模型选择与调优GridSearchCV（网格搜索）
热门推荐
wangyuxiang946的博客
07-28 2万+
网格搜索也叫超「参数搜索」，比如K-近邻算法的K值需要手动指定参数，这种参数就叫超参数。网格搜索通过预设几组超参数组合，每组超参数都用交叉验证进行评估，从而选出「最优」的参数组合来建立模型。 sklearn 模块 GridSearchCV 很好的实现了网格搜索，它可以自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优的结果和参数。
ML - 网格搜索 Grid Search
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
01-02 5158
Python 原生代码实现寻找最佳超参数 使用 k 作为超参数 超参数 添加距离 weights 超参数 添加距离范式 p 使用 sklearn 中的网格搜索 提升效率 关于距离
什么是网格搜索？
学习与分享人工智能技术
11-21 3416
本文详细介绍了网格搜索和随机搜索的概念，并给出了python实例。
Grid Search网格搜索
lzw17750614592的博客
06-18 655
什么是Grid Search 网格搜索？ Grid Search：一种调参手段；穷举搜索：在所有候选的参数选择中，通过循环遍历，尝试每一种可能性，表现最好的参数就是最终的结果。其原理就像是在数组里找最大值。（为什么叫网格搜索？以有两个参数的模型为例，参数a有3种可能，参数b有4种可能，把所有可能性列出来，可以表示成一个3*4的表格，其中每个cell就是一个网格，循环过程就像是在每个网格里遍历、搜...
【漫话机器学习系列】068.网格搜索（GridSearch）
IT古董
01-29 1170
网格搜索（Grid Search）是一种用于优化机器学习模型超参数的技术。它通过系统地遍历给定的参数组合，找出使模型性能达到最优的参数配置。网格搜索是超参数调优的重要工具，尽管其计算成本较高，但在很多情况下仍然是强大且可靠的优化方法。
Python GridSearch
fuxiaofeng_csdn的博客
01-11 1459
写了一段代码跑实验，给师哥瞄了一下，说我这网格搜索用的不对。应该利用网格搜索出来的最优参数再跑一下实验。看的代码都是可以直接用来predict，又在网上找了一下答案。 确实有这样写的，搜索出来的参数再跑一下训练程序： （http://blog.youkuaiyun.com/u013174482/article/details/72763179） def svm_cross_validation(v
网格搜索（Grid Search）详解-ChatGPT4o作答
qq_46215223的博客
12-12 1824
然而，当参数空间较大时，可以使用随机搜索或更智能的优化算法。网格搜索（Grid Search）是一种超参数优化方法，用于通过穷举搜索的方式找到模型的最佳超参数组合。它在预定义的参数网格上执行全面搜索，评估每组参数的性能并选取最优解。网格搜索通过系统的方法优化这些超参数，从而提升模型的性能。是 Scikit-learn 提供的网格搜索工具，它结合了交叉验证，在搜索最佳参数的同时评估模型性能。和自定义评分指标结合，网格搜索能处理复杂的优化任务，帮助我们实现更优的模型性能。会基于这些参数生成所有可能的组合。
Grid Search
08-17
### 网格搜索（Grid Search）超参数调优的使用方法 网格搜索是一种系统化地在预定义的超参数空间中搜索最优组合的方法，其核心思想是通过穷举所有可能的参数组合，找到在验证集上表现最佳的参数组合。该方法适用于大多数机器学习模型，尤其是对模型性能影响较大的超参数调优任务[^1]。 在实际操作中，使用网格搜索需要指定一个参数搜索空间，即每个超参数的候选值列表。模型会在这些候选值的所有可能组合上进行训练和评估，并选择表现最优的一组参数作为最终结果。以 `scikit-learn` 库中的 `GridSearchCV` 为例，其基本使用流程如下： ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import load_iris # 加载数据 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 定义模型 model = RandomForestClassifier() # 定义超参数搜索空间 param_grid = { 'n_estimators': [50, 100, 200], 'max_depth': [None, 10, 20], 'min_samples_split': [2, 5] } # 构建 GridSearchCV 对象 grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5, scoring='accuracy', n_jobs=-1) # 执行超参数搜索 grid_search.fit(X, y) # 输出最佳参数和对应得分 print("Best parameters found: ", grid_search.best_params_) print("Best cross-validation score: {:.4f}".format(grid_search.best_score_)) ``` 在上述示例中，`GridSearchCV` 会评估 `RandomForestClassifier` 在不同 `n_estimators`、`max_depth` 和 `min_samples_split` 参数组合下的交叉验证得分，并返回表现最优的参数组合。 网格搜索的优势在于其全面性，能够确保在指定参数空间中找到最优解。然而，其主要缺点是计算开销较大，尤其是在参数空间较大或模型训练时间较长的情况下。因此，在实际应用中，通常建议先使用较粗粒度的网格进行搜索，再逐步细化搜索空间以提高效率。 ###
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