grid-search 相关问题

在机器学习中，网格搜索指的是多次运行以找到模型的参数/超参数的最佳值，例如， mtry for random-forest或alpha，beta，lambda for glm，或c，kernel和gamma for SVM。

如何应用 GridSearchCV，其中我的数据是组织到文件夹中的图像？

我正在实现一个自定义 CNN，现在正在尝试应用 GridSearch 进行超参数调整。我已经包含了可能有用的脚本部分。任何帮助将不胜感激。我认为...

deep-learning conv-neural-network hyperparameters grid-search

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如果我在Python管道中有一个定制的集成模型，如何进行交叉验证和网格搜索

我正在构建一个定制的集成模型，并且想使用管道在Python中进行交叉验证和网格搜索。我该怎么做呢？我有一个包含网页内容的数据集。我想做的事...

python scikit-learn cross-validation grid-search ensemble-learning

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网格搜索为带有 LOGO 或 LOO 的 best_score 提供 nan，而不是 k 折 CV

我在网格搜索方面遇到了 nan R2 分数问题。 FDODB=pd.read_excel('LOGO.xlsx 最终训练集') 数组 = FDODB.值 X = 数组[:,2:126] Y = 数组[:,1] 复合=数组[:,0] 定标器=标准S...

python machine-learning scikit-learn grid-search

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了解 K 折交叉验证、模型训练和 R² 分数

我正在网格搜索设置中使用 K 折交叉验证来进行超参数调整。我对模型如何训练和评估有几个问题：当我使用 GridSearchCV 时，模型是

machine-learning cross-validation grid-search gridsearchcv k-fold

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与 xgboost.cv 相比，GridSearchCV 没有给出与预期相同的结果

当比较 sklearn.GridSearchCV 与 xgboost.cv 时，我得到不同的结果......下面我解释我想做的事情：导入库将 numpy 导入为 np 从sklearn导入数据集导入xgbo...

python scikit-learn xgboost grid-search

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sklearn GridSearchCV 给出的结果有问题

我的输入数据 X_train 尺寸为 (477 x 200)，y_train 长度为 477。我想使用支持向量机回归器，并且正在进行网格搜索。 param_grid = {'kernel': ['poly', 'rbf', '

python scikit-learn regression grid-search gridsearchcv

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为什么每次调参都会得到不同的结果？

任何人都可以向我解释为什么每次我运行模型并使用 RandomSearch 调整超参数时，我都会获得良好的参数并应用它们，从而产生良好的结果。但是当我再次运行它时，tun...

python xgboost random-seed grid-search

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排查从 Jupyter Notebook 到 .py 文件的自定义管道类转换中的 OneHotEncoder 问题

tl;dr：我在 ipynb 文件中定义了一个管道，工作正常，但是当我尝试将其封装在一个类中时，它没有按预期工作。我可能在 OneHoteEncode 中犯了一些错误。曲...

python machine-learning scikit-learn one-hot-encoding grid-search

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Scikit-learn 上的嵌套交叉验证示例

我正在尝试研究 Sklearn 中嵌套 CV 与非嵌套 CV 的示例。我检查了多个答案，但我仍然对这个例子感到困惑。据我所知，嵌套简历旨在使用

python scikit-learn nested cross-validation grid-search

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GridSearchCV - 如何限制内存使用

我正在 Spark 和 Linux 上使用 GridSearchCV (scikit-learn) 执行网格搜索。因此，我在 bash shell 中运行 nohup ./spark_python_shell.sh > output.log & 来启动 Sp...

python linux memory-management scikit-learn grid-search

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可视化网格搜索优化路径以进行SVM分类参数调整

我已经使用e1071包的径向内核SVM进行了分类，并尝试使用tune函数调整成本和gamma参数。下面是带有 iris 数据集的示例代码：数据（&...

r grid-search e1071

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在 randomForestClassifier 上使用 GridsearchCV 时遇到的问题

我正在使用 RandomForestClassifier 处理与心脏病相关的分类问题。在对 RandomForestClassifier 执行超参数调整时，我面临以下问题。我是

python machine-learning scikit-learn random-forest grid-search

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投票分类器和网格搜索

我碰巧有一段代码正在创建一个投票分类器，并能够在一组分类器元组上使用网格搜索来分别比较这些分类器 #分类器 clf1 = KNeighborsClassif...

grid-search

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GridSearchCV 随机森林回归器调整最佳参数

我想改进随机森林回归器的 GridSearchCV 的参数。 def Grid_Search_CV_RFR(X_train, y_train): 从 sklearn.model_selection 导入 GridSearchCV 来自sklearn。

python random-forest grid-search

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如何在gridsearch中使用自定义评分器功能

我正在使用 lightgbm 作为网格搜索中的估计器。我想更改 GridSearchCV 中的评分函数，该函数计算低于目标误报率的阈值并通过...

python machine-learning scikit-learn grid-search lightgbm

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在 GridSearchCV 中为 XGBoost 评分

我目前正在尝试使用 XGBoost 第一次分析数据。我想使用 GridsearchCV 找到最佳参数。我想最小化均方根误差，为此，我使用了“...

python machine-learning parameters xgboost grid-search

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使用 scipy 分布运行 RandomizedSearchCV 时出现“溢出错误：Python int 太大，无法转换为 C long”

我想运行以下随机搜索： from scipy.stats import 倒数，统一 tree_reg = DecisionTreeRegressor() 参数网格 = { "最大深度": np.arange(1, 12, 1), ”

python scipy integer-overflow grid-search

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如何在进行网格搜索调整时使用最新版本的 TensorFlow 实现可复制性？

使用最新版本的tensorflow，我没有得到可复制的结果。这对于我运行的旧版本来说不是问题。然而，当我升级到最新版本时，我失去了可复制性。鉴于...

tensorflow grid-search replicate

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Scikit-learn 分类器，具有取决于训练功能的自定义评分器

我正在尝试使用自定义评分器训练随机森林分类器，其输出需要依赖于其中一个特征。 X数据集包含18个特征： y 是通常的 0 数组...

python machine-learning scikit-learn classification grid-search

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Hyperopt 对于 XGBRegressor 来说是不确定的

我使用 hyperopt 运行了超参数搜索。定义空间和目标。 # 定义超参数的搜索空间空间={ 'n_estimators': hp.quniform('n_estimators', 100, 500, 1...

python python-3.x scikit-learn xgboost grid-search

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