超参数搜索——网格搜索和随机搜索

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转载 最新推荐文章于 2026-03-10 15:31:43 发布 320 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
在 Python 中使用网格搜索和随机搜索进行超参数调整 大家好，我是小寒。 原文链接 我们都知道在训练机器学习模型时，都需要人工指定一组超参数。 例如，逻辑回归模型具有不同的求解器，用于查找可以为我们提供最佳输出的系数。 每个求解器都使用不同的算法来找到最佳结果，并且这些算法都没有一个比另一个更好。除非你尝试所有这些求解器，否则很难判断哪个求解器在你的数据集上表现最好。 最好的超参数是「主观的」，并且对于每个数据集都不同。 Python 中的 Scikit-learn 库有一组默认的超参数，它们在所有模型上都表现得相当好，「但这些不一定对每个问题都是最好的。 阅读详情

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网格搜索、随机搜索和贝叶斯调参总结与实践 网格搜索 网格搜索时应用最广泛的超参数搜素算法，网格搜索通过查找搜索范围内的所有点，来确定最优值。一般是通过给出较大的搜索范围以及较小的步长，网格搜索时一定可以找到全局最大值或全局最小值的。 但是网格搜索有一个较大的问题时：它十分消耗计算资源，特别是需要调优的超参数比较多的时候。因此在实践比赛中，需要调参的模型数量与对应的超参数比较多，而设计的数据量又比较大，因此相当消耗时间。此外，由于给出的超参数的组合比较多，因此一般都会固定多数参数，分布对1~2个超参数进行调节，这样能够减少时间但是难以自动进行。而且由 阅读详情

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