1，超引數：在模型訓練中，有些引數不能通過對資料進行學習得到，這種引數叫做超引數。比如，神經網路的層數，每層的神經元數量等。
from sklearn.model_selection import gridsearchcv
from sklearn import svm,datasets
defgs
():def
gs():
iris = datasets.load_iris()
parameters = #超引數選擇空間
svr = svm.svc()
clf = gridsearchcv(svr,parameters)
clf.fit(iris.data,iris.target)
print(clf.best_estimator_)#最好的模型
print(clf.best_score_)#最好模型的得分
print(clf.best_params_)#最好模型的引數
import numpy as np
from time import time
from scipy.stats import randint as sp_randint
from sklearn.model_selection import randomizedsearchcv
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.ensemble import randomforestclassifier
defreport
(results, n_top=3):
#搜尋結果展示
for i in range(1, n_top + 1):
candidates = np.flatnonzero(results['rank_test_score'] == i)
for candidate in candidates:#可能有名次並列的模型
print("model with rank:".format(i))
print("mean validation score:(std:)".format(
results['mean_test_score'][candidate],
results['std_test_score'][candidate]))
print("parameters:".format(results['params'][candidate]))
print("")
defrs
(): digis = load_digits()
x, y = digis.data, digis.target
clf = randomforestclassifier(n_estimators=20)
# 設定想要優化的超引數以及他們的取值分布
param_dist = #同樣需要設定引數空間，不同的是有的引數是乙個分布
# 開啟超引數空間的隨機搜尋
n_iter_search = 20
#隨機搜尋的次數，也就是建立了多少個模型
random_search = randomizedsearchcv(clf, param_distributions=param_dist, n_iter=n_iter_search)
start = time()
random_search.fit(x, y)
print("randomizedsearchcv took %.3f seconds for %d candidates"
"parameter settings." % ((time() - start), n_iter_search))
report(random_search.cv_results_)#cv_results_裡面包括每次迭代得到的模型資訊，常用資訊：rank_test_score（模型得分排名，可能有並列）、mean_test_score（模型的測試得分）、params（模型的引數）
1，這裡給出一點經驗：在實踐中，我們一般根據超引數的重要程度，對重要和次重要的引數先進行優化。具體優化的過程中並不是純粹採用網格和隨機，而是採用一種迭代的思想進行：現在乙個大的範圍裡面進行粗粒度的網格或者隨機搜尋，然後在表現良好的區域內進行更加細粒度的網格或者隨機搜尋。具體迭代次數，達到你想要的結果為止。
sklearn 引數搜尋
引數搜尋 提前設定好引數可以選擇的候選值，然後根據不同引數組合對於模型泛化能力的貢獻，選取最佳的超引數組合。gridsearchcv，基於交叉驗證的網格搜尋法 將要搜尋的引數候選值輸入搜尋器內，搜尋器遍歷每一種引數組合，使用交叉驗證法對比每種引數組合下模型的表現，返回表現最好模型的引數值 優點 自動...
sklearn學習 超參的搜尋
我們上面已經初步得出模型，並且效果看起來還不錯，所以我們現在應該下想辦法進一步優化這乙個模型了。我們在調參的時候需要將資料集分為三部分，分別是 訓練集 驗證集以及測試集。訓練集用於模型的訓練，然後我們根據驗證集的結果去調整出泛化能力較強的模型，最後通過測試集得出模型的泛化能力。如果只把資料分為訓練集...
Tensorflow 七 超引數搜尋
一 超引數 超引數就是每次訓練中提前設定好的值，在訓練過程不會隨著data的輸入而變化，並且會影響結果的引數。比如 網路結構引數 層數，每層寬度，啟用函式等 訓練引數 batch size,學習率等 在深度學習中，超引數眾多，逐一除錯會很繁瑣，所以需要輔助可以迅速定位超引數。二 超引數搜尋策略 超引...