一 . 原始方法: 思路: 1. 参数从 0+∞ 的一个 区间 取点, 方法如: np.logspace(-10, 0, 10) , np.logspace(-6, -1, 5) 2. 循环调用cross_val_score计算得分. 在SVM不同的惩罚参数C下的模型准确率. import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import cross_val_score import numpy as np from sk

lightgbm使用leaf_wise tree生长策略,leaf_wise_tree的优点是收敛速度快,缺点是容易过拟合. # lightgbm关键参数 # lightgbm调参方法cv 代码github地址 # -*- coding: utf-8 -*- """ # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # github:http://github.com/w

本文链接:https://blog.csdn.net/u012735708/article/details/837497031. 概述在竞赛题中,我们知道XGBoost算法非常热门,是很多的比赛的大杀器,但是在使用过程中,其训练耗时很长,内存占用比较大.在2017年年1月微软在GitHub的上开源了LightGBM.该算法在不降低准确率的前提下,速度提升了10倍左右,占用内存下降了3倍左右.LightGBM是个快速的,分布式的,高性能的基于决策树算法的梯度提升算法.可用于排序,分类,回归以及很多

0.开始训练之前先要做些什么? 在开始调参之前,需要确定方向,所谓方向就是确定了之后,在调参过程中不再更改 1.根据任务需求,结合数据,确定网络结构. 例如对于RNN而言,你的数据是变长还是非变长:输入输出对应关系是many2one还是many2many等等,更多结构参考如下 非RNN的普通过程,从固定尺寸的输入到固定尺寸的输出(比如图像分类)输出是序列(例如图像标注:输入是一张图像,输出是单词的序列)输入是序列(例如情绪分析:输入是一个句子,输出是对句子属于正面还是负面情绪的分类)输入输出都是

spark 模型选择与超参调优 机器学习可以简单的归纳为 通过数据训练y = f(x) 的过程,因此定义完训练模型之后,就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型. 如何选择最优的模型,就是本篇的主要内容: 模型验证的方法 超参数的选择 评估函数的选择 模型验证的方法 在<统计学习方法>这本书中,曾经讲过模型验证的方法有三种,分别是简单的交叉验证,S折交叉验证,留一交叉验证 简单的交叉验证 即把全部数据按照比例分割成两部分,分别是训练集和测试集.在训练集训练模型,在测试集测试效果,最终选择一个代

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-

Spark中的CrossValidation Spark中采用是k折交叉验证 (k-fold cross validation).举个例子,例如10折交叉验证(10-fold cross validation),将数据集分成10份,轮流将其中9份做训练1份做验证,10次的结果的均值作为对算法精度的估计. 10折交叉检验最常见,是因为通过利用大量数据集.使用不同学习技术进行的大量试验,表明10折是获得最好误差估计的恰当选择,而且也有一些理论根据可以证明这一点.但这并非最终结论,争议仍然存在.而且似

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk

0.交叉验证 交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test set),首先用训练集对分类器进行训练,再利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分类器的性能指标. 交叉验证用在数据不是很充足的时候.比如在我日常项目里面,对于普通适中问题,如果数据样本量小于一万条,我们就会采用交叉验证来训练优化选择模型.如果样本大于一万条的话,我们一般随机的把数据分

hyperopt自动调参 在传统机器学习和深度学习领域经常需要调参,调参有些是通过通过对数据和算法的理解进行的,这当然是上上策,但还有相当一部分属于"黑盒" hyperopt可以帮助我们做很多索然无味的调参工作 示例 直接看代码以及注释比较直接,下面通过一个随机森林可以感受一下: # coding=utf-8 from sklearn import datasets from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from skl

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

在做数据处理时,需要用到不同的手法,如特征标准化,主成分分析,等等会重复用到某些参数,sklearn中提供了管道,可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read

1. 回归 训练了两个回归器,GBDT和Xgboost,用这两个回归器做stacking 使用之前已经调好参的训练器 gbdt_nxf = GradientBoostingRegressor(learning_rate=0.06,n_estimators=250, min_samples_split=700,min_samples_leaf=70,max_depth=6, max_features='sqrt',subsample=0.8,random_state=75) xgb_nxf = X

一.参数速查 参数分为三类: 通用参数:宏观函数控制. Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression). 学习目标参数:控制训练目标的表现. 二.回归 from xgboost.sklearn import XGBRegressor from sklearn.model_selection import ShuffleSplit import xgboost as xgb xgb_model_ = XGBRegressor(n_thread=8) cv_spli

一.GBDT类库弱学习器参数 二.回归 数据集:已知用户的30个特征,预测用户的信用值 from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.grid_search import GridSearchCV #用平均值填补缺失值 gbdt_train_label = train_data['信用分'] gbdt_train_data = train_data[columns_] gbdt_test_data = te

https://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/52577592 xgboost入门与实战(实战调参篇) 前言 前面几篇博文都在学习原理知识,是时候上数据上模型跑一跑了.本文用的数据来自kaggle,相信搞机器学习的同学们都知道它,kaggle上有几个老题目一直开放,适合给新手练级,上面还有很多老司机的方案共享以及讨论,非常方便新手入门.这次用的数据是Classify handwritten digits using the famous MNI

转自:https://www.zhihu.com/question/25097993 我和@杨军类似, 也是半路出家. 现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务. 干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参就是trial-and-error. 没有其他捷径可以走. 唯一的区别是有些人盲目的尝试, 有些人思考后再尝试. 快速尝试, 快速纠错这是调参的关键. 看了杨军的回答. 对于这个回答, 下面的评论里面 @纪秋佳 说的

转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6160412.html 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesClassifier,回归类ExtraTreesRegressor.由于RF和Extra Trees的区别较小,调参方法基本相同,本文只关注于RF