超参数搜索——网格搜索和随机搜索

最新推荐文章于 2025-08-20 20:33:51 发布
转载 最新推荐文章于 2025-08-20 20:33:51 发布 · 141 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1187140

本文探讨了腾讯云开发者关于前端开发的文章，讲解了HTML、CSS和JavaScript等技术在现代Web开发中的应用，以及Vue、React和Angular等框架的实战技巧。
超参数优化（网格搜索、贝叶斯调参）python实现
qq_42568323的博客
04-30 1044
超参数优化（Hyperparameter Optimization）是提升机器学习模型性能的重要步骤，无论是传统的网格搜索，还是基于代理模型的贝叶斯优化，都能够有效地探索超参数空间并找到近似最优解 (本文首先介绍两种方法的原理与特性，随后针对支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和多层感知机（MLP）分别展示三大案例，附带完整 Python 代码。为了便于实践和演示，还设计了一个基于 PyQt6 的 GUI 系统，通过交互界面和实时图表展示超参数优化过程。文章中所有代码均已过自查，且注释详尽，可直接运行。
【机器学习】超参数调优指南：交叉验证，网格搜索，混淆矩阵——基于鸢尾花与数字识别案例的深度解析
weixin_41645791的博客
02-18 1442
本篇文章从零开始讲解交叉验证与网格搜索的概念与原理，并结合两个经典案例——鸢尾花分类与手写数字识别，展示如何在真实数据上使用 scikit-learn 的 GridSearchCV 进行 KNN 超参数调优。文章包含详细代码、注释、可视化过程以及模型评估与对比，帮助你快速上手并掌握在机器学习项目中如何寻找最优模型和超参数。赶快点赞、收藏、转发和评论吧！
网格搜索、随机搜索和贝叶斯调参总结与实践
LitraLIN的博客
01-21 4187
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
Grid SearchCV（网格搜索）与RandomizedSearchCV （随机搜索）
xiaohutong1991的专栏
08-12 8842
一、引言 在机器学习模型中，需要人工选择的参数称为超参数。比如随机森林中决策树的个数，人工神经网络模型中隐藏层层数和每层的节点个数，正则项中常数大小等等，他们都需要事先指定。超参数选择不恰当，就会出现欠拟合或者过拟合的问题。而在选择超参数的时候，有两个途径，一个是凭经验微调，另一个就是选择不同大小的参数，带入模型中，挑选表现最好的参数。 微调的一种方法是手工调制超参数，直到找到一个好的超参数组合，这么做的话会非常冗长，你也可能没有时间探索多种组合，所以可以使用Scikit-Learn的GridSearc
超参数搜索之网格搜索、并行搜索、随机搜索、对半网格搜索
u012121721的博客
08-04 2248
网格搜索
sklearn基础篇（八）-- 网格搜索与随机搜索
CarpeDiem
12-14 4723
网格搜索适用于三四个（或者更少）的超参数（当超参数的数量增长时，网格搜索的计算复杂度会呈现指数增长，这时候则使用随机搜索），用户列出一个较小的超参数值域，这些超参数至于的笛卡尔积（排列组合）为一组组超参数。网格搜索算法使用每组超参数训练模型并挑选验证集误差最小的超参数组合。
几种机器学习常用调参方式对比(网格搜索，随机搜索，贝叶斯优化)
weixin_41636030的博客
12-22 8574
网格搜索(GridSearchCV): grid search就是穷举，穷举所有得超参组合 Ex：当对决策树调参，若只对一个超参优化，如树的最大深度，尝试[3,5,7]，则可表示为 若还想对分裂标准进行调参，则尝试gini和entropy，那么相当于对2*3=6组参数进行尝试，即 因此这里叫做gridsearch（网格搜索）；grid search就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，若有k个超参，每个超参有m个候选，那么需要遍历k^m个组合，因此它的好处是效
机器学习——网格搜索（GridSearchCV）超参数优化
2302_78022640的博客
08-20 1656
*网格搜索（Grid Search）**是一种系统化的超参数优化方法，通过遍历参数网格+交叉验证，找到表现最优的参数组合。在sklearn中，是核心工具。它简单易用，但计算成本高，不适合大规模问题。实际应用中常结合粗到细搜索、随机搜索、贝叶斯优化来提升效率。
在 Python 中使用网格搜索和随机搜索进行超参数调整
Norah_Wu的博客
10-21 3796
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。
随机搜索 超参数调节
05-09
相比于网格搜索，随机搜索能够更高效地探索超参数空间，并且在实际应用中通常能够找到更好的超参数配置。 #### 理论与实证研究 该论文《随机搜索用于超参数优化》由James Bergstra和Yoshua Bengio撰写，发表于2012...
模型调参之网格搜索与随机搜索
zxcvbnm2333的博客
05-17 4448
模型调参之网格搜索与随机搜索 网格搜索法（GridSearchCV） GridSearchCV：GridSearchCV可以拆分成GridSearch和CV两部分，即网格搜素和交叉验证。GridSearch系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果参数。网格搜索是对参数进行搜索，在指定的参数范围内，按步长依次调整参数，利用调整的参在这里插入代码片数训练学习器，从所有的参数中找到在验证集上精度最高的参数，这也是一个训练和比较的过程。交叉验证根据cv参数的设置，设置为k折交叉验证，默认为5折。 Grid
【机器学习】网格搜索、随机搜索和贝叶斯搜索实用教程
热门推荐
fengdu78的博客
11-03 1万+
在机器学习中，超参数是指无法从数据中学习而需要在训练前提供的参数。机器学习模型的性能在很大程度上依赖于寻找最佳超参数集。超参数调整一般是指调整模型的超参数，这基本上是一个非常耗时的过程。在...
机器学习—模型超参数调优之网格搜索与随机搜索
柳杰的博客
03-16 5561
文章目录引言1.网格搜索GridSearchCV()2.随机搜索GridSearchCV()3.总结 引言   不同的超参数的值对于模型的性能有不同的影响,我们需要找到的就是使得模型性能最佳的超参数。 1.网格搜索GridSearchCV()   网格搜索的思想非常简单，比如你有2个超参数需要去选择，那你就把所有的超参数选择列出来分别做排列组合。举个例子： ????=0.01,0.1,1.0 和 ????=0.01,0.1,1.0 ,你可以做一个排列组合，即：{[0.01,0.01],[0.01,0.1],
机器学习：超参数调优的方法（网格搜索 、随机搜索、贝叶斯优化算法）
weixin_42080490的博客
10-02 1万+
对于很多算法工程师来说， 超参数调优是件非常头疼的事。除了根据经验设定所谓的“合 理值”之外， 一般很难找到合理的方法去寻找超参数的最优取值。 而与此同时，超参数对于模型效果的影响又至关重要。 高没有一些可行的办法去进行超参数的调优呢？ 为了进行超参数调优，我们一般会采用网格搜索、 随机搜索、贝叶斯优化等算法。 在具体介绍算法之前，需要明确超参数搜索算法一般包括哪几个要素。一是目标函数，即算法需要最大化／最小化的目标；二是搜索范围，一般通过上限和下限来确定 ； 三是算法的其他参数， 如搜索步长。 网格搜索
【sklearn非线性回归】网格搜索GridSearchCV和随机搜索RandomizedSearchCV
HUST_YZY的博客
03-07 2386
参考 Python机器学习笔记 Grid SearchCV（网格搜索）
模型调参 | 网格搜索（GridSearchCV）与随机搜索（RandomizedSearchCV）
用途：中英文学习笔记，如有侵权，可评论留言，及时清理；学历：NUS计算机硕士；SYSU地球物理学士
07-19 7597
模型微调 1.网格搜索 微调的一种方法是手工调整超参数，直到找到一个好的超参数组合。这么做的话会非常冗长，你也可能没有时间探索多种组合。 你应该使用 Scikit-Learn 的 GridSearchCV 来做这项搜索工作。你所需要做的是告 诉GridSearchCV 要试验有哪些超参数，要试验什么值， GridSearchCV 就能用交叉验证试验所有可能超参数值的组合。例如，下面的代码搜索了 RandomForestRegressor 超参数值的最佳组合: from sklearn.model_selec
2、机器学习中的调参：随机搜索和网格搜索
weixin_45671036的博客
07-20 8560
机器学习中的调参前言1、随机搜索和网格搜索2、 遗传算法 前言 超参数调优是机器学习中的重要一环，拿随机森林算法而言，树的个数，数的深度，剪枝参数等等需要找到最优的参数组合，超参数较少时，我们可以采用for循环遍历所有参数的可能组合，但参数很多时，最优参数的搜寻将会变得困难，本文介绍了几种常用的调参方法，后续如果学到还会更新其他调参算法。其中网格搜索法和随机搜索法采用的是sklearn中的GridSearchCV类和RandomizedSearchCV类，所用实例的数据集点击这下载，数据集为爱荷华州住房数据
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值