python超参数如何优化
1、手动调参，但这种方法依赖于大量的经验，而且比较费时。
许多情况下，工程师依靠试错法手工调整超参数进行优化，有经验的工程师可以在很大程度上判断如何设置超参数，从而提高模型的准确性。
2、网格化寻优，是最基本的超参数优化方法。
利用这种技术，我们只需要为所有超参数的可能性建立一个独立的模型，评估每个模型的性能，选择产生最佳结果的模型和超参数。
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、随机寻优，可以更准确地确定某些重要超参数的最佳值。
并非所有的超参数都有同样的重要性，有些超参数的作用更加明显。
微信扫描下方的二维码阅读更多精彩内容
每日分享到群里，或者推荐给朋友会得大量积分，机会可以兑换微信零钱红包，具体请点击这里，得到了微信红包可以用来支持大飞哥
大飞哥能不能加鸡腿就看各位了！
开发者微信
开发者微信反馈BUG或者VIP可以添加，其他情况反馈可能不及时，见谅
版权声明
初衷是提供高清手机电脑壁纸等图片素材免费分享下载，禁止商用。图片素材来源网络，版权归原作者所有，若有侵权问题敬请告知我们！
【友情提醒】：
因平台原因不易展示大尺度写真，有的写真展示越少代表此套写真越性感，特别是xiuren等写真每一套写真完整套图50-100张不等。更多内容的欣赏请移步 点击这里
【更多图集移步】：
每日更新-点击这里
漂亮小姐姐-点击这里
性感美女-点击这里
清纯女孩-点击这里
xiuren专栏-点击这里
整站资源下载-点击这里