内容概要¶ 如何使用K折交叉验证来搜索最优调节参数 如何让搜索参数的流程更加高效 如何一次性的搜索多个调节参数 在进行真正的预测之前,如何对调节参数进行处理 如何削减该过程的计算代价 1. K折交叉验证回顾¶ 交叉验证的过程 选择K的值(一般是10),将数据集分成K等份 使用其中的K-1份数据作为训练数据,另外一份数据作为测试数据,进行模型的训练 使用一种度量测度来衡量模型的预测性能 交叉验证的优点 交叉验证通过降低模型在一次数据分割中性能表现上的方差来保证模型性能的稳定性 交叉验证可以用于选择…

上一回有个读者问我:回归模型与分类模型的区别在哪?有什么不同,我在这里给他回答一下 : : : : 回归问题通常是用来预测一个值,如预测房价.未来的天气情况等等,例如一个产品的实际价格为500元,通过回归分析预测值为499元,我们认为这是一个比较好的回归分析.   分类问题是用于将事物打上一个标签.分类有多个特征,一个标签  .例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗,分类通常是建立在回归之上,分类的最后一层通常要使用softmax函数进行判断其所属类别.分类并没有逼近的概念,最终正确结果只有…

最佳字段(Best Fields) 假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站,就像这两份文档一样: PUT /my_index/my_type/1 { "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen." } PUT /my_index/my_type/2 { "title": "Keeping pets…

最佳字段(Best Fields) 假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站,就像这两份文档一样: PUT /my_index/my_type/1 { "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen." } PUT /my_index/my_type/2 { "title": "Keeping pets…

最佳字段(Best Fields) 假设我们有一个让用户搜索博客文章的网站,就像这两份文档一样: PUT /my_index/my_type/ { "title": "Quick brown rabbits", "body": "Brown rabbits are commonly seen." } PUT /my_index/my_type/ { "title": "Keeping pets h…

目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优 一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证 交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

什么是Grid Search 网格搜索? Grid Search:一种调参手段:穷举搜索:在所有候选的参数选择中,通过循环遍历,尝试每一种可能性,表现最好的参数就是最终的结果.其原理就像是在数组里找最大值.(为什么叫网格搜索?以有两个参数的模型为例,参数a有3种可能,参数b有4种可能,把所有可能性列出来,可以表示成一个3*4的表格,其中每个cell就是一个网格,循环过程就像是在每个网格里遍历.搜索,所以叫grid search) Simple Grid Search:简单的网格搜索 以2个参数的…

GridSearchCV,它存在的意义就是自动调参,只要把参数输进去,就能给出最优化的结果和参数.但是这个方法适合于小数据集,一旦数据的量级上去了,很难得出结果.这个时候就是需要动脑筋了.数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降.它其实是一种贪心算法:拿当前对模型影响最大的参数调优,直到最优化:再拿下一个影响最大的参数调优,如此下去,直到所有的参数调整完毕.这个方法的缺点就是可能会调到局部最优而不是全局最优,但是省时间省力,巨大的优势面前,还是试一试吧,后续可以再拿bagging…

在机器学习模型中,需要人工选择的参数称为超参数.比如随机森林中决策树的个数,人工神经网络模型中隐藏层层数和每层的节点个数,正则项中常数大小等等,他们都需要事先指定.超参数选择不恰当,就会出现欠拟合或者过拟合的问题.而在选择超参数的时候,有两个途径,一个是凭经验微调,另一个就是选择不同大小的参数,带入模型中,挑选表现最好的参数. 微调的一种方法是手工调制超参数,直到找到一个好的超参数组合,这么做的话会非常冗长,你也可能没有时间探索多种组合,所以可以使用Scikit-Learn的GridSearch…

一.网格搜索,在我们不确定超参数的时候,需要通过不断验证超参数,来确定最优的参数值.这个过程就是在不断,搜索最优的参数值,这个过程也就称为网格搜索. 二.检查验证,将准备好的训练数据进行平均拆分,分为训练集和验证集.训练集和验证集的大小差不多,总体份数通过手动设置.具体过程为: 由上图可以得知,训练集和验证集是通过交叉的方式去不断训练,这样的目的就是为了获取,更加优化的参数值. 三.代码演示(这里我们通过K-近邻的算法.来确认参数值): # K-近邻算法 def k_near_test(): #…