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1、手動(dòng)調(diào)參，但這種方法依賴于大量的經(jīng)驗(yàn)，而且比較費(fèi)時(shí)。
10年積累的網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站制作經(jīng)驗(yàn)，可以快速應(yīng)對(duì)客戶對(duì)網(wǎng)站的新想法和需求。提供各種問題對(duì)應(yīng)的解決方案。讓選擇我們的客戶得到更好、更有力的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。我雖然不認(rèn)識(shí)你，你也不認(rèn)識(shí)我。但先建設(shè)網(wǎng)站后付款的網(wǎng)站建設(shè)流程，更有武陵免費(fèi)網(wǎng)站建設(shè)讓你可以放心的選擇與我們合作。
許多情況下，工程師依靠試錯(cuò)法手工調(diào)整超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，有經(jīng)驗(yàn)的工程師可以在很大程度上判斷如何設(shè)置超參數(shù)，從而提高模型的準(zhǔn)確性。
2、網(wǎng)格化尋優(yōu)，是最基本的超參數(shù)優(yōu)化方法。
利用這種技術(shù)，我們只需要為所有超參數(shù)的可能性建立一個(gè)獨(dú)立的模型，評(píng)估每個(gè)模型的性能，選擇產(chǎn)生最佳結(jié)果的模型和超參數(shù)。
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(jī)尋優(yōu)，可以更準(zhǔn)確地確定某些重要超參數(shù)的最佳值。
并非所有的超參數(shù)都有同樣的重要性，有些超參數(shù)的作用更加明顯。
以上就是python超參數(shù)的優(yōu)化方法，希望對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路：創(chuàng)新互聯(lián)python教程
本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。
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