3 基于梯度的优化 基于梯度的优化是一种优化多个超参数的方法,基于机器学习模型选择标准相对于超参数的梯度计算。 当满足训练标准的一些可微性和连续性条件时,可以应用这种超参数调整方法。 4 网格搜索 网格搜索是超参数调优的基本方法。它对用户指定的超参数集执行详尽的搜索。这种方法是最直接的导致最准确的预测。
1. 设定初始范围,每个参数一个范围 2. 随机选择参数值 3. 训练模型验证精度 4. 重复2 3步,根据精度来缩小取值范围 5. 返回步骤1 图示如下 上图是多次试验后,按精度高低顺序画出的效果图,可以看到前5次准确率在0.8以上,从第6次开始,精度跌倒0.6以下 前5个图对于的参数如图 这个结果可以看出,学习率在 0.001...
rf中的超参数主要为森林中的决策树的数量(n_estimators) 以及每个树在分割节点时考虑的特征的数量(max_features)。 并且超参数优化的标准程序是通过交叉验证来解决过度拟合问题。 1)Random Search with Cross Validation 通常,对于最佳超参数的范围比较模糊,因此缩小搜索范围的最佳方法是为每个超参数评估各种值。使用Sci...