網格搜尋：能夠幫助我們同時調整多個引數的技術，列舉技術，給定幾個引數的取值範圍取最優
缺點：給出的引數一定會用上，不能自己捨棄引數，多個引數的搭配可能沒有少數幾個引數（自己調的）的分數高
以決策樹為例
from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
from sklearn.model_selection import gridsearchcv
parameters =
clf = decisiontreeclassifier(random_state=25)
# gridsearchcv同時滿足了 fit score 交叉驗證三種功能
gs = gridsearchcv(clf,parameters,cv=10)
gs = gs.fit(xtrain,ytrain)
# 從輸入的引數和引數取值的列表中，返回最佳組合
print
(gs.best_params_)
# # 網格搜素後的模型的評判標準
print
(gs.best_score_)
# 0.815112540192926
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 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...
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，...