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,直到所有的参数调整完毕.这个方法的缺点就是可能会调到局部最优而不是全局最优,但是省时间省力,巨大的优势面前,还是试一试吧,后续可以再拿bagging

在利用gridseachcv进行调参时,其中关于scoring可以填的参数在SKlearn中没有写清楚,就自己找了下,具体如下: parameters = {'eps':[0.3,0.4,0.5,0.6], 'min_samples':[20,30,40]}db = DBSCAN(metric='cosine', algorithm='brute').fit(xx)grid = GridSearchCV(db, parameters, cv=5, scoring='adjusted_rand_s

问题: 用xgboost/gbdt在在调参的时候把树的最大深度调成6就有很高的精度了.但是用DecisionTree/RandomForest的时候需要把树的深度调到15或更高.用RandomForest所需要的树的深度和DecisionTree一样我能理解,因为它是用bagging的方法把DecisionTree组合在一起,相当于做了多次DecisionTree一样.但是xgboost/gbdt仅仅用梯度上升法就能用6个节点的深度达到很高的预测精度,使我惊讶到怀疑它是黑科技了.请问下xgboo

gridsearchcv: https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9307344.html gridsearchcv+lightgbm cv函数调参: https://www.twblogs.net/a/5be215942b717720b51cce01/zh-cn 使用gridsearchcv调参时,某一轮下已经确定的参数(比如步长为1时已经确定max_depth),之后就不用调了. 为了节省时间,每次选择的参数搜索范围不要太大(不是指步长) .建议多调几轮,但每轮搜索每

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC

转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6160412.html 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesClassifier,回归类ExtraTreesRegressor.由于RF和Extra Trees的区别较小,调参方法基本相同,本文只关注于RF

链接:https://www.zhihu.com/question/61607442/answer/440944387 首先反对上面的尽可能调大batch size的说法,在现在较前沿的视角来看,这种观点无疑是有些滞后的. 关于这个问题,我们来看下深度学习三巨头之一的LeCun杨乐春同志怎么说(想看结论直接翻到最后): Training with large minibatches is bad for your health. More importantly, it's bad for yo

本文链接:https://blog.csdn.net/u012735708/article/details/837497031. 概述在竞赛题中,我们知道XGBoost算法非常热门,是很多的比赛的大杀器,但是在使用过程中,其训练耗时很长,内存占用比较大.在2017年年1月微软在GitHub的上开源了LightGBM.该算法在不降低准确率的前提下,速度提升了10倍左右,占用内存下降了3倍左右.LightGBM是个快速的,分布式的,高性能的基于决策树算法的梯度提升算法.可用于排序,分类,回归以及很多

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share sklearn逻辑回归官网调参指南 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear

一.一般的模型调参原则 1.调参前提:模型调参其实是没有定论,需要根据不同的数据集和不同的模型去调.但是有一些调参的思想是有规律可循的,首先我们可以知道,模型不准确只有两种情况:一是过拟合,而是欠拟合.过拟合是指模型过于复杂,欠拟合是指模型过于简单. 2.查找资料:调参时应该知道每一个参数的默认值是多少,其增大或者减小会使模型更加复杂还是更加简单. 3.调参可以使用两种方法:1.学习曲线 2.网格搜索 学习曲线只能对参数一个一个进行调整,可以观察参数的增大或者减小具体对模型产生怎样的影响:网格搜

argparse是深度学习项目调参时常用的python标准库,使用argparse后,我们在命令行输入的参数就可以以这种形式python filename.py --lr 1e-4 --batch_size 32来完成对常见超参数的设置.,一般使用时可以归纳为以下三个步骤 使用步骤: 创建ArgumentParser()对象 调用add_argument()方法添加参数 使用parse_args()解析参数 在接下来的内容中,我们将以实际操作来学习argparse的使用方法 import arg

GridSearchCV    GridSearchCV的名字其实可以拆分为两部分,GridSearch和CV,即网格搜索和交叉验证. 这两个概念都比较好理解,网格搜索,搜索的是参数,即在指定的参数范围内,按步长依次调整参数,利用调整的参数训练学习器,从所有的参数中找到在验证集上精度最高的参数,这其实是一个循环和比较的过程. GridSearchCV可以保证在指定的参数范围内找到精度最高的参数,但是这也是网格搜索的缺陷所在,它要求遍历所有可能参数的组合,在面对大数据集和多参数的情况下,非常耗时.

1 GridSearchCV实际上可以看做是for循环输入一组参数后再比较哪种情况下最优. 使用GirdSearchCV模板 # Use scikit-learn to grid search the batch size and epochs import numpy from sklearn.model_selection import GridSearchCV from keras.models import Sequential from keras.layers import Dens

原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in Gradient Boosting (GBM) in Python by Aarshay Jain 原文翻译与校对:@酒酒Angie(drmr_anki@qq.com) && 寒小阳(hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2016年9月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52663170 1.前言 如果一直以来你

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.imooc.com/article/43784?block_id=tuijian_wz 鄙人调参新手,最近用lightGBM有

欢迎关注博主主页,学习python视频资源 https://blog.csdn.net/q383700092/article/details/53763328 调参后结果非常理想 from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.datasets import load_breast_cancer from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection

在做数据处理时,需要用到不同的手法,如特征标准化,主成分分析,等等会重复用到某些参数,sklearn中提供了管道,可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read

- xgboost 基本方法和默认参数 - 实战经验中调参方法 - 基于实例具体分析 在训练过程中主要用到两个方法:xgboost.train()和xgboost.cv(). xgboost.train(params,dtrain,num_boost_round=10,evals=(),obj=None,feval=None,maximize=False,early_stopping_rounds=None, evals_result=None,verbose_eval=True,learnin

转自:https://www.zhihu.com/question/25097993 我和@杨军类似, 也是半路出家. 现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务. 干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参就是trial-and-error. 没有其他捷径可以走. 唯一的区别是有些人盲目的尝试, 有些人思考后再尝试. 快速尝试, 快速纠错这是调参的关键. 看了杨军的回答. 对于这个回答, 下面的评论里面 @纪秋佳 说的

XGBoost 重要参数(调参使用) 数据比赛Kaggle,天池中最常见的就是XGBoost和LightGBM. 模型是在数据比赛中尤为重要的,但是实际上,在比赛的过程中,大部分朋友在模型上花的时间却是相对较少的,大家都倾向于将宝贵的时间留在特征提取与模型融合这些方面.在实战中,我们会先做一个baseline的demo,尽可能快尽可能多的挖掘出模型的潜力,以便后期将精力花在特征和模型融合上.这里就需要一些调参功底. 本文从这两种模型的一共百余参数中选取重要的十余个进行探讨研究.并给大家展示快速轻