常用的超参数调优方法 机器学习模型中有大量需要事先进行人为设定的参数,比如说神经网络训练的batch-size,XGBoost等集成学习模型的树相关参数,我们将这类不是经过模型训练得到的参数叫做超参数(hyperparameter)。人为的对超参数调整的过程也就是我们熟知的调参。机器...
常用的机器学习算法,例如神经网络等算法,都可以以mini-batch的方式训练,训练数据的大小不会受到内存限制。而GBDT在每一次迭代的时候,都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的大小;如果不装进内存,反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间。尤其面对工业级海量的数据,普通的GBDT算法是...
机器学习模型中有大量需要事先进行人为设定的参数,比如说神经网络训练的batch-size,XGBoost等集成学习模型的树相关参数,我们将这类不是经过模型训练得到的参数叫做超参数(hyperparameter)。人为的对超参数调整的过程也就是我们熟知的调参。机器学习中常用的调参方法包括网格搜索法(grid search)、随机搜索法(random search...
if trainer is None: d2l.sgd(params, lr, batch_size) else: trainer.step(batch_size) # “softmax回归的简洁实现”一节将用到 y = y.astype('float32') train_l_sum += l.asscalar() train_acc_sum += (y_hat.argmax(axis=1) == y).sum().asscalar() n += y.size test_acc = evalu...
盲目增大 Batch_Size 有何坏处? 1、内存利用率提高了,但是内存容量可能撑不住了。 2、跑完一次 epoch(全数据集)所需的迭代次数减少,要想达到相同的精度,其所花费 的时间大大增加了,从而对参数的修正也就显得更加缓慢。 3、Batch_Size 增大到一定程度,其确定的下降方向已经基本不再变化。
predict_proba(test_X, batch_size=batch_size) ##回归&分类 oof_preds[val_] = model.predict(x_valid, batch_size=batch_size) 分类任务可以通过第一个式子预测每个类别的概率。对于二分类任务可以自定义阈值,得到最终的分类结果 threshold = 0.5 result = [] for pred in predictions: result.append(1 ...
[0, 3, 7, 15, 31, 63, 127, 255, 511, 1023, 2047, 4095], sigmoid=0.5, evaluation_metric='NormalizedDiscountedCumulativeGain', maximum_bin_count_per_feature=255, verbose=False, silent=True, number_of_threads=None, early_stopping_round=0, batch_size=1048576, use_categorical_split=None,...
batch_size=1048576, use_categorical_split=None, handle_missing_value=True, minimum_example_count_per_group=100, maximum_categorical_split_point_count=32, categorical_smoothing=10.0, l2_categorical_regularization=10.0, random_state=None, parallel_trainer=None, feature=None, group_id=None, label=None...
常用的机器学习算法,例如神经网络等算法,都可以以mini-batch的方式训练,训练数据的大小不会受到内存限制。而GBDT在每一次迭代的时候,都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的大小;如果不装进内存,反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间。尤其面对工业级...
img 1.2 LightGBM 的动机 常用的机器学习算法,例如神经网络等算法,都可以以 mini-batch 的方式训练,训练数据的大小不会受到内存限制。 而 GBDT 在每一次迭代的时候,都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的大小;如果不装进内存,反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间...