导语:
本文主要介绍了关于python超参数如何优化的相关知识,包括python性能,以及python优化这些编程知识,希望对大家有参考作用。
1. 手动调参,但这种方法需要大量经验,耗时长。
在许多情况下,工程师依靠反复试验来手动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来提高模型的准确性。
2、网格化寻优,是最基本的超参数优化方法。
使用这种技术,我们只需为所有超参数可能性构建一个单独的模型,评估每个模型的性能,然后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. 随机优化可以更准确地确定一些重要超参数的最优值。
并非所有超参数都同样重要,有些更明显。
本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。
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