應用學習曲線：
有一些引數是沒有參照的，很難說清楚乙個範圍，這種情況下我們使用學習曲線，看趨勢從曲線跑出的結果中選取乙個更小的空間，再跑曲線。對於大型資料集。可以嘗試從1000來構建，先輸入1000，每100個葉子乙個區間，再逐漸縮小範圍。常使用學習曲線的有：n_estimators(想要知道趨勢)、max_depth、max_leaf_nodes
param_grid =
param_grid =
param_grid =
應用網格搜尋：
有一些引數是可以找到乙個範圍的，或者說我們知道他們的取值和隨著他們的取值，模型的整體的取值，模型的整體準確率會如何變化，這樣的引數可以直接跑網格搜尋。常使用網格搜尋的有：criterion、min_samples_split、min_samples_leaf、max_features
param_grid =
param_grid =
param_grid =
param_grid =
《學習曲線與Hacking大腦》重點摘要
by 郝培強 與優秀的人一起工作 因為與優秀的人工作,身心愉悅 選員工不要看學歷,看他的學習習慣 看他部落格上的side project,發現 和文件整理的非常整潔 我是乙個沒有極限的人 郝認為 我是乙個沒有極限的人 我認為每個人都是沒有極限的 不要認為乙個東西有多難,嘗試著去做,過一段時間後,會發...
機器學習筆記 學習曲線的繪製
重點總結 來看看在神經網路上的應用 如何你要檢查演算法執行是否正常或者希望優化演算法的表現那麼就需要一款工具來實現，學習曲線就是乙個很好的工具。同樣的，使用學習曲線可以檢查出演算法是處於偏差問題還是方差問題，或者是二者皆有！先來看看資料樣本數量與誤差之間的關係，通過下圖看一下 在右側，可以看到，當樣...
機器學習 學習曲線（過擬合與欠擬合）
多項式 import numpy as np x 6 np.random.rand 100,1 3 y 2 0.5 x 2 x np.random.rand 100,1 import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use ggplot plt.scatter ...