一網格搜尋(尋求引數最優的一種方法)
使用：from sklearn.model_selection import gridsearchcv
classsklearn.model_selection.gridsearchcv(
estimator
, param_grid
, scoring=none
, fit_params=none
, n_jobs=1
, iid=true
, refit=true
, cv=none
, verbose=0
, pre_dispatch=『2*n_jobs』
, error_score=』raise』
, return_train_score=』warn』
)引數：
estimator：scikit-learn分類器介面。需要評分機制score()或者scoring引數設定;
param_grid：引數名稱（字串）作為鍵的字典以及用作值的引數設定列表（或這樣的字典的列表），可以搜尋任何引數設定序列；
scoring：字串，預設值：無；
方法：decision_function（x）：使用找到的最佳引數在估計器上呼叫decision_function，x：可索引，長度為n_samples；
fit（x
, y=none
, groups=none
, **fit_params）：與所有引數組合執行。
get_params（[deep]）：獲取此分類器的引數。
inverse_transform（xt）使用找到的最佳引數在分類器上呼叫inverse_transform。
predict（x）呼叫使用最佳找到的引數對估計量進行**，x：可索引，長度為n_samples；
score（x
, y=none）返回給定資料上的分數，x： [n_samples，n_features]輸入資料，其中n_samples是樣本的數量，n_features是要素的數量。y： [n_samples]或[n_samples，n_output]，可選，相對於x進行分類或回歸; 無無監督學習。
屬性：cv_results_
:將鍵作為列標題和值作為列的字典，可將其匯入到pandas dataframe中。
best_estimator_
: estimator或dict；由搜尋選擇的估算器，即在左側資料上給出最高分數（或者如果指定最小損失）的估算器。 如果refit = false，則不可用。
best_params_
: dict；在保持資料上給出最佳結果的引數設定。對於多度量評估，只有在指定了重新指定的情況下才會出現。
best_score_
: float；best_estimator的平均交叉驗證分數，對於多度量評估，只有在指定了重新指定的情況下才會出現。
n_splits：整數，交叉驗證拆分的數量（摺疊/迭代）。
參考二交叉驗證
sklearn.model_selection
import
stratifiedkfold
numpy
asnp1,
2], [3,
4], [1,
2], [3,
4]])0,
0, 1,
1])2)
train_index, test_index
inskf.split(x, y):
"train:"
, train_index,
"test:"
, test_index)
sklearn網格搜尋
網格搜尋 通過不同引數組合嘗試訓練網路 獲得最優引數 最優模型 import numpy as np import sklearn.bayes as nb import matplotlib.pyplot as mp import sklearn.svm as svm import sklearn....
引數網格搜尋
gridsearchcv，它存在的意義就是自動調參，只要把引數輸進去，就能給出最優化的結果和引數。但是這個方法適合於小資料集，一旦資料的量級上去了，很難得出結果。這個時候就是需要動腦筋了。資料量比較大的時候可以使用乙個快速調優的方法 座標下降。它其實是一種貪心演算法 拿當前對模型影響最大的引數調優，...
交叉驗證與網格搜尋
交叉驗證與網格搜尋是機器學習中的兩個非常重要且基本的概念，但是這兩個概念在剛入門的時候並不是非常容易理解與掌握，自己開始學習的時候，對這兩個概念理解的並不到位，現在寫一篇關於交叉驗證與網格搜尋的文章，將這兩個基本的概念做一下梳理。網格搜尋 grid search 名字非常大氣，但是用簡答的話來說就是...