简介:Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. It solves C-SVM classification, nu-SVM classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM regression. It also provides an automatic model

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

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

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk

上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述,XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项,同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差(事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开(详细上面Tips有讲解),但XGBoost在求解决策树和最优值都用到了),同时在求解过程中将两步优化(求解最优决策树和叶子节点最优输出值)合并成为一步.本节主要对XGBoot进行实现并调参. XGBoost框架及参数 XGBoost原生框架与sklearn风格框架 XGBoost有

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

首先还是应该科普下函数参数传递机制,传值和传引用是什么意思? 函数参数传递机制问题在本质上是调用函数(过程)和被调用函数(过程)在调用发生时进行通信的方法问题.基本的参数传递机制有两种:值传递和引用传递. 值传递(passl-by-value)过程中,被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理,即在堆栈中开辟了内存空间以存放由主调函数放进来的实参的值,从而成为了实参的一个副本.值传递的特点是被调函数对形式参数的任何操作都是作为局部变量进行,不会影响主调函数的实参变量的值. 引用传递(pass-

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-

 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 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 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on

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

一.参数速查 参数分为三类: 通用参数:宏观函数控制. Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression). 学习目标参数:控制训练目标的表现. 二.回归 from xgboost.sklearn import XGBRegressor from sklearn.model_selection import ShuffleSplit import xgboost as xgb xgb_model_ = XGBRegressor(n_thread=8) cv_spli

from xgboost import XGBClassifier XGBClassifier(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,silent=True,objective='binary:logistic', booster='gbtree',n_jobs=1,nthread=None,gamma=0,min_child_weight=1, max_delta_step=0, subsample=1, colsample_bytree

写在前面 之前只停留在理论上,没有实际沉下心去调参,实际去做了后,发现调参是个大工程(玄学).于是这篇来总结一下sklearn中svm的参数说明以及调参经验.方便以后查询和回忆. 常用核函数 1.linear核函数: K(xi,xj)=xTixjK(xi,xj)=xiTxj 2.polynomial核函数: K(xi,xj)=(γxTixj+r)d,d>1K(xi,xj)=(γxiTxj+r)d,d>1 3.RBF核函数(高斯核函数): K(xi,xj)=exp(−γ||xi−xj||2),γ

https://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/52577592 xgboost入门与实战(实战调参篇) 前言 前面几篇博文都在学习原理知识,是时候上数据上模型跑一跑了.本文用的数据来自kaggle,相信搞机器学习的同学们都知道它,kaggle上有几个老题目一直开放,适合给新手练级,上面还有很多老司机的方案共享以及讨论,非常方便新手入门.这次用的数据是Classify handwritten digits using the famous MNI

- 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

一.GBM参数 总的来说GBM的参数可以被归为三类: 树参数:调节模型中每个决策树的性质 Boosting参数:调节模型中boosting的操作 其他模型参数:调节模型总体的各项运作 1.树参数 现在我们看一看定义一个决策树所需要的参数.注意我在这里用的都是python里scikit-learn里面的术语,和其他软件比如R里用到的可能不同,但原理都是相同的. min_ samples_split  定义了树中一个节点所需要用来分裂的最少样本数. 可以避免过度拟合(over-fitting).如果

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

参数初始化 下面几种方式,随便选一个,结果基本都差不多.但是一定要做.否则可能会减慢收敛速度,影响收敛结果,甚至造成Nan等一系列问题.n_in为网络的输入大小,n_out为网络的输出大小,n为n_in或(n_in+n_out)*0.5Xavier初始法论文:http://jmlr.org/proceedings/papers/v9/glorot10a/glorot10a.pdfHe初始化论文:https://arxiv.org/abs/1502.01852 uniform均匀分布初始化:w =

前言:本篇是TextCNN系列的第三篇,分享TextCNN的优化经验 前两篇可见: 文本分类算法TextCNN原理详解(一) TextCNN代码详解(附测试数据集以及GitHub 地址)(二) 调优模型的基本方法 大家如果跑过模型的话,不论是demo还是实际项目,通常的情况都是先跑一次看看效果,然后针对某些效果不好的地方做一些调优,俗称「调参狗」,调优有很多方法,基本的方法是:根据模型在测试集合的badcase 来分析有没有共性的问题,譬如做一个文本分类,我们在训练集上效果很好,但是测试集上,某

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