Grid Search简介

最新推荐文章于 2025-03-30 14:33:03 发布
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分类专栏： 语音研究 模式识别与深度学习 文章标签： 深度学习 python
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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 k m k^m

最低0.47元/天 解锁文章
【漫话机器学习系列】068.网格搜索（GridSearch）
IT古董
01-29 899
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。
Grid Search 网格搜索 介绍
qq_31267769的博客
09-16 6125
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。 ...
《Python实战进阶》No38：机器学习模型优化与调参——Grid Search 与 Hyperopt
最新发布
yweng18的博客
03-30 673
在机器学习项目中，超参数的设置对模型性能至关重要。本集聚焦于如何通过**网格搜索（Grid Search）**和**Hyperopt**这两种超参数优化方法，提升模型的性能。我们将从理论入手，介绍超参数搜索的核心概念，并通过两个对比实战案例展示如何使用这两种方法优化支持向量机（SVM）和XGBoost模型。最后，我们还将探讨自动化调参工具的应用场景以及超参数优化在大模型中的挑战。
调参必备---GridSearch网格搜索
weixin_30631587的博客
04-03 3204
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
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 1384
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...
【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。
grid search.rar_choiceynm_didhgw_grid search_matlab Grid Search_
07-15
这个“grid search.rar_choiceynm_didhgw_grid search_matlab Grid Search_”压缩包文件包含了关于使用Matlab实现网格搜索的相关资料。下面我们将详细探讨网格搜索的概念、工作原理以及在Matlab中的应用。 **网格...
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
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
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.
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
网格搜索（GridSearch）及参数说明，实例演示.md
11-17
网格搜索参数说明，数据集演示，当超参数过多，我们可以使用网格搜索一次性把最优的超参数组合列出来，skearn中超参数网格搜索方法grid Serach
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 4365
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 2350
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
06-18 609
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Python GridSearch
fuxiaofeng_csdn的博客
01-11 1422
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（GridSearch）
个人博客
11-20 364
网格搜索是sklearn.model_selection包下的GridSerchCV。
Sklearn超参调优手段：网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）
Laurence的技术博客
02-06 4329
超参调优是“模型调优”（Model Tuning)阶段最主要的工作，是直接影响模型最终效果的关键步骤，然而，超参调优本身却是一项非常低级且枯燥的工作，因为它的策略就是：不断变换参数值，一轮一轮地去“试”，直到找出结果最好的一组参数。显然，这个过程是可以通过编程封装成自动化的工作，而不是靠蛮力手动去一遍一遍的测试。为此，Sklearn提供了多种（自动化）超参调优方法（官方文档），其中网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）是最基础也是最常用的两个
GridSearch
01-03
### 如何使用GridSearch进行机器学习模型的参数优化 在机器学习实践中，超参数的选择对模型表现有显著影响。为了找到最优的超参数组合，`GridSearchCV` 是一种常用的方法，它通过对预定义的超参数列表执行穷举搜索来实现这一点[^1]。 具体来说，`GridSearchCV` 将给定的数据集划分为训练集和验证集，然后遍历所有可能的超参数组合，在每次迭代中使用当前组合下的超参数配置训练模型，并评估该模型在验证集上的性能。最终返回具有最佳验证分数的一组超参数及其对应的模型实例[^3]。 下面是一个简单的例子，展示如何利用 `scikit-learn` 库中的 `GridSearchCV` 来调整支持向量机 (SVM) 的 C 和 gamma 参数： ```python from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import GridSearchCV, train_test_split from sklearn.svm import SVC # 加载样本数据集 iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2) # 定义要测试的不同C值和gamma值范围 param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': [1e-3, 1e-4]} # 创建分类器对象 svc = SVC() # 使用GridSearchCV来进行交叉验证并寻找最好的参数组合 clf = GridSearchCV(svc, param_grid, cv=5) clf.fit(X_train, y_train) print(f'Best parameters found: {clf.best_params_}') print(f'Score with best parameters: {clf.score(X_test, y_test)}') ``` 这段代码首先导入必要的库和函数；接着加载鸢尾花数据集作为示例，并将其分割成训练集和测试集；之后指定想要探索的超参数空间——这里选择了 SVM 中两个重要的超参数 C 和 gamma；最后创建了一个基于这些选项的 `GridSearchCV` 对象，并调用了 fit 方法启动搜索过程。打印出来的结果展示了发现的最佳参数以及它们所带来的评分效果[^4]。
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