python机器学习参数交叉优化

最新推荐文章于 2024-08-15 09:37:31 发布
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#GridSearchCV #交叉验证

本文详细介绍了交叉验证在机器学习中的应用，包括如何通过交叉验证选择最佳模型和最优参数。探讨了三种主要的方法：网格搜索GridSearchCV、随机搜索RandomizedSearchCV以及hyperopt，并提供了相关博客链接供进一步学习。

交叉验证：训练数据划分为训练集和验证集。每次交叉的训练集，验证集都是互斥的。

交叉验证用处：1、选择最佳模型 2、选择最优参数

1. 网格搜索GridSearchCV（常用）

2. 随机搜索RandomizedSearchCV（随机）

3. hyperopt（方便）

具体参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/luanpeng825485697/article/details/79831703

AI：163-使用Python进行机器学习模型的调参与优化
一键难忘的博客
04-20 2618
本文介绍了使用Python进行机器学习模型的调参与优化的全面流程。首先，我们讨论了调参的重要性以及常用的调参方法，包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等，并给出了相应的案例代码。接着，我们学习了如何评估模型的性能，并分析了调参结果。随后，我们探讨了模型解释的重要性，并介绍了使用SHAP值分析和可解释性模型进行模型解释的方法。最后，我们讨论了模型部署与实际应用的相关内容。
一次Python性能调优经历
u011734144的专栏
02-17 4414
从毕业到现在一直都是做java的，最近因为转到数据组，所以开始着手学python。 近期一个项目需求是把百度百科词条页面里面的“明星关系”抽取出来并存储，当然这里不用实时的从百度百科上去爬取，百度百科的词条信息已经全部在我们mongodb库中，总计1700万的词条，当然这里有很大的重复。 当然这里，因为数据量太大，所以必须要开启多线程处理，最开始用的是python的concurrent包里面的
python机器学习参数调优
qq_40680151的博客
08-03 2410
前言 此系列文章旨在记录本人学习python过程中遇到的一些值得总结，方便之后及时复习的内容。 本篇博客介绍机器学习中参数调优的一些知识，即网格搜索，随即搜索等，以及一些pipeline的知识。 基础知识 有监督学习中根据因变量的连续与否，可以分为回归和分类问题： 回归：因变量是连续型变量，如：房价，体重等。 分类：因变量是离散型变量，如：是否患癌症，西瓜是好瓜还是坏瓜等。 为了更好地叙述后面的内容，我们对数据的形式作出如下约定： 第iii个样本：xi=(xi1,xi2,...,xip,yi)T,i=1
Python 模型超参数调优
冷冻工厂
09-24 930
Python 模型超参数调优 1. 导读 本文将对超参数进行简要的解释，并推荐一本利用Python进行超参数调整的书籍，其中包含了许多超参数调整方法。 2. 超参数 在机器学习的上下文中，超参数[1]是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。 超参数的一些示例： 树的数量或树的深度矩阵分解中潜在因素的数量学习率（多种模式）深层神经网络隐藏层数k均值聚类中的簇数 超参数调整的好，对于提升模型的相关
最优化交替方向乘子算法python实现
qq_45911550的博客
05-27 1032
from sympy import * import random import sys class AltDir: def __init__(self, x, y, f1, f2, A1, A2, b, k, m): # x 是x组成的字符串,构造函数将其处理为数学符号组成的列向量 # y 是y组成的字符串 # f1 是f1(x)的字符串表达式，f2是f(y)组成的字符串表达式 # A1、A2是列表，b是b组成的列表，构造函数会将
Ubuntu 16.0.4 + GPU + caffe + python + py-faster-rcnn下Faster-RCNN训练自己的数据集(交替优化训练)
qq_34809033的博客
12-03 446
环境： 系统：Ubuntu 16.0.4 GPU: NNIFIA GTX1080Ti 框架：caffe 语言：python Faster RCNN源码：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 一、PASCAL VOC 2007/2012格式数据集制作  PASCAL VOC 2007/2012数据集的制作：VOC2007格式数据集制作...
模型优化调参方法介绍（Python代码）
gao_的博客
08-02 2586
模型算法在机器学习和深度学习中都发挥着自己的作用，但有的时候我们训练出来的模型并不能满足上线需求，那我们就需要对模型进行调优。一般来说，会从以下几个角度来优化模型。
Python机器学习项目开发实战_预测建模_编程案例解析实例详解课程教程.pdf
05-06
总的来说，Python机器学习项目开发实战课程中，预测建模是一个重要的实践环节，它涵盖了从数据预处理到模型构建、优化和应用的全过程，特别是利用SVM这一强大的工具来解决各种预测问题。通过学习这些知识，开发者...
精选资源
python机器学习案例
03-18
Python机器学习案例是一个涵盖多个实际应用的集合，旨在帮助开发者和初学者理解并掌握Python在机器学习领域的应用。在这个主题中，我们将会探讨以下几个关键的知识点： 1. **Python编程基础**：Python作为一门易读...
机器学习实践-案例应用解析-Python机器学习-Python机器学习及实践
07-16
### 机器学习实践-案例应用解析-Python机器学习-Python机器学习及实践 #### 一、机器学习概览 在当今的数据驱动时代，机器学习已成为企业和研究机构挖掘数据价值的关键技术之一。它不仅能够帮助组织从海量数据中...
这10个Python性能调优的小技巧，你知道几个？，算法题+JVM
m0_60607245的博客
03-21 892
a = [1,2,3,4,5]b = [2,3,4,5,6]overlaps = []for x in a:for y in b:if x==y:overlaps.append(x)print(overlaps)修改为set和求交集：a = [1,2,3,4,5]b = [2,3,4,5,6]overlaps = set(a) & set(b)print(overlaps)Python支持多重赋值的风格，要多多使用first_name, last_name, city = “Kevin”, “Cunning
成为大神的这10个Python性能调优的小技巧,你会几个?
最新发布
qq_36807888的博客
08-15 1337
性能优化是一个不断迭代的过程，需要根据具体情况灵活选择和调整上述技巧。同时，也要注意保持代码的可读性和可维护性，避免过度优化导致的复杂性增加。希望这篇文章能够帮助你在Python编程中提升性能，写出更快速、更高效的代码！
成为大神的这10个Python性能调优的小技巧，你会几个？
libaiup的博客
12-29 771
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。Python支持多重赋值的风格，要多多使用。
【智能优化算法】纵横交叉优化算法CSC附matlab代码
qq_59747472的博客
12-01 973
智能优化算法一直是人工智能领域的热门话题。随着科技的不断进步，人们对于优化算法的需求也越来越高。在众多优化算法中，纵横交叉优化算法（CSC）作为一种新型的智能优化算法备受关注。本文将对CSC算法进行深入解析，探讨其原理、特点以及在实际应用中的表现。首先，让我们来了解一下CSC算法的基本原理。CSC算法是一种基于纵横交叉思想的优化算法，其灵感来源于生物学中的遗传交叉和突变。在CSC算法中，个体之间通过纵横交叉的方式进行信息交换，从而实现优化过程。
python机器学习第六章：模型评估与参数调优实战
showdoo的博客
04-24 1503
使⽤代码进⾏实践，通过对算法进⾏调优来构建性能良好的机器学习模型，并对模型的性能进⾏评估。我们将学习如下内容： 1·模型性能的⽆偏估计 2·处理机器学习算法中常⻅问题 3·机器学习模型调优 4·使⽤不同的性能指标评估预测模型 基于流水线（pipline）的工作流 1.使用pandas从UCI网站直接读取数据集： 2.pipline对象拟合多个处理步骤的模型： Pipeline对象采⽤元组的序列...
优化方法理论合集（6）——多变量问题
高能阿博特的博客
04-21 3718
优化方法理论第六弹——多变量问题。此问题应该放在第3弹高阶导问题后发出来的，但是由于笔者失误现在才发，所幸并不影响前述理论的学习与理解。
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Jack旭的博客
06-01 1557
摘要：本文主要介绍利用智能优化算法纵横交叉算法来进行路径规划。
Python的数据分析中超参数调优方法：网格搜索
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liujingwei8610的专栏
03-09 1万+
【小白从小学Python、C、Java】 【Python全国计算机等级考试】 【Python数据分析考试必会题】 ● 标题与摘要 Python的数据分析中 超参数调优方法：网格搜索 ● 选择题 以下说法错误的是： A 网格搜索是一种调参方法 B 网格搜索会遍历几乎所有参数组合 C 网格搜索的最大优点就是搜索速度快 D 网格搜索在面对大数据集时会非常耗时 ● 问题解析 1.网格搜索（Grid Search）是一种调参方法，也称为穷举搜索，搜索的是参数，在所有候选的参数选择中，
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