网格搜索GridSearchCV中的坑

最新推荐文章于 2025-04-23 19:41:17 发布
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分类专栏： python 文章标签： 机器学习 深度学习 python 数据挖掘
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44785351/article/details/120579432
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本文探讨了GridSearchCV中greater_is_better属性对不同评分策略的影响，特别强调了当使用MSE等反向评价指标时，如何避免选择错误参数。了解其背后的原理至关重要。

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

在这里插入图片描述
我们常用的调参函数GridSearchCV有一个叫greater_is_better的属性，默认为True，这个属性是什么意思呢，就是评分越大的参数是越好的，听上去好像没什么问题，但是有些评分策略是评分越小越好，比如我们常用的MSE，当你在使用MSE来评分时，如果选择了greater_is_better=True，那么就会选择MSE分数高的参数，也就是选择了不好的参数，跟我们想要的结果恰恰相反。如果是R2，Accuracy这种分数越高越好的评分策略那选True当然没问题啦。真的是深坑啊！！现在才知道有这个属性

【三 文本分类与情感分析】【 3.2传统机器学习方法：朴素贝叶斯、支持向量机】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
03-12 62
大家好呀！今天咱们要聊的是文本分类领域的两位"老大哥"——和。别看现在深度学习火得不行，这两个传统算法可是在工业界摸爬滚打十多年的老江湖了！举个栗子🌰：你手机里每天自动归类到垃圾箱的短信，八成就是它们的杰作；某宝评论区自动标注的"好评"“差评”，也少不了它们的身影。这篇万字长文，咱们从到，从到，保证让你彻底搞懂这两个经典算法。系好安全带，发车！
数据数据泄露泄露_通过超参数调整进行数据泄漏
weixin_26756255的博客
09-09 781
数据数据泄露泄露 介绍 (Introduction) Data Leakage is when the model somehow knows the patterns in the test data during its training phase. In other words, the data that you are using to train your ML algorithm ...
使用GridSearchCV进行参数搜索和交叉验证报错：Warning: Scoring failed. The score on this train-test partition for
hahaha_1112的博客
09-15 1166
python使用GridSearchCV进行参数搜索和交叉验证报错：Warning: Scoring failed. The score on this train-test partition for
gridSearchCv参数调优
weixin_43461341的博客
08-30 2304
链接：https://www.cnblogs.com/lrtq/p/9925129.html 链接：https://blog.youkuaiyun.com/cindy407/article/details/93304059
GridSearchCV调参
imlpf的专栏
03-18 578
from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.svm i...
关于CV调参GridSearchCV
一花一世界 一叶一菩提
05-16 1万+
首先需要介绍的工具是sklearn的模型选择API(GridSearchCV) 官网链接：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.grid_search.GridSearchCV.html 第一节：GridSearchCV函数的用法 sklearn.grid_search.GridSearchCV( estimato
GridSearchCV
weixin_30621959的博客
07-05 428
GridSearchCV 简介： 　　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...
机器学习专栏（17）：模型调优终极战——网格搜索vs随机搜索的巅峰对决
最新发布
Conan_0728的博客
04-23 754
深夜的硅谷服务器农场，上万组超参数组合正在展开残酷的生存竞赛——网格搜索的暴力美学、随机搜索的蒙特卡洛魔法、集成策略的群体智慧，究竟谁能摘得最优模型的桂冠？安装shap库并运行第一个解释案例。：仅关注RMSE忽略业务指标。：分析特征重要性和误差模式。：未根据算力调整搜索空间。：用默认参数训练基础模型。：随机搜索探索大范围参数。平均房龄比整体低15年。：在预处理中包含测试集。：反复调整导致信息泄漏。：网格搜索局部最优区域。：A/B测试对比旧系统。：在无关维度浪费算力。：未记录每次实验参数。
机器学习朴素贝叶斯网格搜索调参写代码
weixin_35752122的博客
12-31 674
在机器学习中，朴素贝叶斯分类器是一种简单的分类算法，它基于贝叶斯定理和特征独立假设进行决策。 在朴素贝叶斯分类器中，我们假设所有特征之间都是独立的，这意味着一个特征与其他特征没有关联。 网格搜索是一种暴力搜索方法，用于寻找最优的模型超参数。 它通过在给定的参数网格中枚举所有可能的组合来实现这一目的。 然后，使用交叉验证来评估每个参数组合的模型性能。 最后，选择性能最佳的参数组合。 下面是使用 sc...
deepseek的坑
02-27
借助网格搜索法或贝叶斯优化算法可快速定位最优组合方案，进而实现精度提升的同时兼顾效率考量。 ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV import numpy as np param_grid = { 'learning_...
Python数据挖掘入门与实践 第三章 用决策树预测获胜球队（二） 随机森林(RandomForest)
paruda_nagao的博客
04-15 2646
紧接上文，我们来看一下，决策树在训练数据量很大的情况下，能否得到有效的分类模型。我们将会为决策树添加球队，以检测它是否能整合新增的信息。 虽然决策树能够处理特征值为类别型的数据，但scikit-learn库所实现的决策树算法要求先对这类特征进行处理。用LabelEncoder转换器就能把字符串类型的球队名转化为整型。代码如下： from sklearn.preprocessing import L...
暴力调参——GridSearchCV、RandomizedSearchCV、贝叶斯优化
青春正年少我要大声笑lamusique
08-10 1万+
https://blog.youkuaiyun.com/juezhanangle/article/details/80051256 http://www.360doc.com/content/18/0707/15/7669533_768542933.shtml 常用的暴力调参方法，我记得提到过GridSearchCV方法，它是基于网格搜索+交叉验证的，好像也没有怎么提到过其他的方法，今天就把他们补全好了...
机器学习之模型调参利器gridSearchCV（网格搜索）
Maple__Boy
09-12 5533
gridSearchCV（网格搜索）的参数、方法及示例 1.简介 GridSearchCV存在的意义就是自动调参，只要把参数传递进去，就可以得出最优化的参数和结果，但这种方法适合于数据量比较小的情况下，当存在大量的数据时就很难得出结果，就得另寻别路。 数据量比较大的时候可以使用一个快捷的调优方法–梯度下降，本质是一种贪心思想的方法。 使用当前对模型影响比较最大的参数进行调优，依次拿下一个影响比较大的参数再次进行调优，直到所有的参数调优结束。这种方法的缺点就是只能进行局部的调优，不能对全局进行调优。 通常算法
sklearn多分类任务自定义cv交叉验证scoring
pure95214的博客
05-26 2729
最近做了一个随机森林的多分类multiclass任务，要在sklearn中使用make_scorer自定义一个评价指标scoring，发现网上没有太多相关经验贴，走了很多弯路，最终还是在官方文档中找到了答案，在此记录一下。 这是sklearn.metrics.make_scorer的官方文档 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.make_scorer.html 首先介绍一下我的数据集，这是一个4分类的任务。特
学习gridsearchcv 参数以及输出+多scoring
weixin_63016274的博客
11-07 4843
随便写写gridsearchcv
算法模型自动超参数优化方法！
Datawhale
12-22 5979
什么是超参数？学习器模型中一般有两类参数，一类是可以从数据中学习估计得到，我们称为参数（Parameter）。还有一类参数时无法从数据中估计，只能靠人的经验进行设计指定，我们称为超参数（...
自己定义的类无法在GridSearchCV中使用解决办法
少年程序郎
07-05 1987
主要是在类中添加两个函数： get_params 以及set_params 以下示例是线性回归的代码： 还要注意的是在对数据进行操作时在fit()函数中以及在predict()函数中都要使用深度拷贝的方式 class LinearRegression(): def __init__(self, num_iters=2000, alpha=0.00...
基于SVM的异常检测方法
TensorFlowNews
11-03 3898
作者|Mahbubul Alam 编译|VK 来源|Towards Data Science 单类支持向量机简介 作为机器学习方面的专家或新手，你可能听说过支持向量机（SVM）——一种经常被引用和用于分类问题的有监督的机器学习算法。 支持向量机使用多维空间中的超平面来分离一类观测值和另一类观测值。当然，支持向量机被用来解决多类分类问题。 然而，支持向量机也越来越多地应用于一类问题，即所有的数据都属于一个类。在这种情况下，算法被训练成学习什么是“正常的”，这样当一个新的数据被显示时，算法可以识别它是否应该属
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