sklearn 根据param_grid的值,首先会评估3×4=12种n_estimators和max_features的组合方式,接下来在会在bootstrap=False的情况下(默认该值为True),评估2×3=6种12种n_estimators和max_features的组合方式,所以最终会有12+6=18种不同的超参数组合方式,而每一种组合方式要在训练集上训练5次, 所以一共要训练18×...
通过定义一个字典赋值给param_grid变量来实现这一点,在字典中提到了一个特定的超参数以及它可以选取的值。如下例子: param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100, 1000], 'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001], 'kernel': ['rbf',’linear’,'sigmoid']} 1. 2. 3. 这里的C、g...
param_grid=[{'C':[1,10,100,1000],'kernel':['linear']},{'C':[1,10,100,1000],'gamma':[0.001,0.0001],'kernel':['rbf']},] 将超参数配置及模型放入GridSearch中进行自动搜索 svm_model=svm.SVC()clf=GridSearchCV(svm_model,param_grid,cv=5)clf.fit(X_train,y_train) 获取选择的最优...
estimator=SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False), fit_params=None, iid=True, n_jobs=5, param_grid=...
流水线GridSearchCV是一种机器学习模型调优的方法,它结合了流水线(Pipeline)和网格搜索交叉验证(GridSearchCV)两个概念。 流水线(Pipeline)是一种将多个数据处理...
# 创建GridSearchCV实例 grid_search = GridSearchCV(estimator=svm_model, param_grid=param_grid, cv=5, return_train_score=True) 5.最佳模型选择 经过GridSearchCV 的搜索,我们得到了最佳的参数组合,并使用这些参数重新训练了 SVM 模型。再次使用准确度和 MSE 对优化后的模型进行评估,以验证参数调优的效果。
svm_model = SVC(random_state=6) # 训练模型 svm_model.fit(X_train, Y_train) # 使用训练好的模型进行预测 Y_pred = svm_model.predict(X_test) print(Y_pred) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 3. 模型评估 在初始模型训练完成后,我们使用准确度(accuracy_score)和均方误差(mean...
grid_search = GridSearchCV(bag_clf, Params, cv=5,verbose=1.1,n_jobs=-1) grid_search.fit(Feat,Label) print('bestparam=',grid_search.best_params_ ,'score=',grid_search.best_score_) if __name__ == '__main__': __spec__ = None ...
# 创建GridSearchCV实例grid_search= GridSearchCV(estimator=svm_model, param_grid=param_grid, cv=5, return_train_score=True) 最佳模型选择 经过GridSearchCV 的搜索,我们得到了最佳的参数组合,并使用这些参数重新训练了 SVM 模型。再次使用准确度和 MSE 对优化后的模型进行评估,以验证参数调优的效果。
# 使用 GridSearchCV 进行超参数搜索和模型训练grid_search=GridSearchCV(svm_model,param_grid,cv=5)grid_search.fit(X_train,y_train) 在上面的代码中,我们使用了 5 折交叉验证来评估每个超参数组合的性能。 最后,我们可以输出最佳的超参数组合和测试集的准确率: ...