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：自動調參，引數準確性高
缺點：需要耗費巨大的算例和計算時間（比如：搜尋100顆樹的隨機森森模型的兩種引數各三個候選值，選擇k等於10的交叉驗證，則需要訓練驗證9000顆決策樹才能返回最佳引數）
randomizedsearchcv，基於交叉驗證的隨機搜尋法：
基本原理與gridsearchcv一致，但為了提高搜尋效率，搜尋器會從引數組合中隨機搜尋一些引數進行訓練和驗證，返回其中表現最好的引數值
優點：執行效率高，適合大資料量樣本
缺點：引數的準確性有所犧牲
from sklearn.model_selection import stratifiedkfold, gridsearchcv
from sklearn.model_selection import randomizedsearchcv
parameters =
# 定義交叉驗證機制
cv = stratifiedkfold(n_splits=
3, shuffle=
true
)# 定義引數搜尋器
rf_gridsearch = gridsearchcv(rf_model, parameters, n_jobs=
16, cv=cv, scoring=
'roc_auc'
, verbose=
2, refit=
true
)
sklearn超引數搜尋
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 ...
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....
sklearn有關引數
from sklearn import datasets from sklearn.linear model import linearregression import matplotlib.pyplot as plt 載入資料 loaded data datasets.load boston d...