溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
這篇文章主要講解了“python超參數問題怎么優化”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“python超參數問題怎么優化”吧！
1、手動調參，但這種方法依賴于大量的經驗，而且比較費時。
許多情況下，工程師依靠試錯法手工調整超參數進行優化，有經驗的工程師可以在很大程度上判斷如何設置超參數，從而提高模型的準確性。
2、網格化尋優，是最基本的超參數優化方法。
利用這種技術，我們只需要為所有超參數的可能性建立一個獨立的模型，評估每個模型的性能，選擇產生最佳結果的模型和超參數。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.svm import SVC
iris = load_iris()
svc = SVR()
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVR
grid = GridSearchCV(
estimator=SVR(kernel='rbf'),
param_grid={
'C': [0.1, 1, 100, 1000],
'epsilon': [0.0001, 0.0005, 0.001, 0.005, 0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1, 5, 10],
'gamma': [0.0001, 0.001, 0.005, 0.1, 1, 3, 5]
},
cv=5, scoring='neg_mean_squared_error', verbose=0, n_jobs=-1)3、隨機尋優，可以更準確地確定某些重要超參數的最佳值。
并非所有的超參數都有同樣的重要性，有些超參數的作用更加明顯。
感謝各位的閱讀，以上就是“python超參數問題怎么優化”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對python超參數問題怎么優化這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
