Datawhale开源集成学习笔记04-模型评估与超参数调优

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Datawhale开源集成学习笔记04-模型评估与超参数调优，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含601字，纯文字阅读大概需要1分钟。

内容图文

模型评估与超参数调优

参数与超参数

sklearn中搜索调优的方法

• 网格搜索GridSearchCV()：
  网格搜索：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.gridsearchcv.html?highlight=gridsearchcv#sklearn.model_selection.gridsearchcv
  网格搜索结合管道：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/compose/plot_compare_reduction.html?highlight=gridsearchcv
  网格搜索的思想非常简单，比如你有2个超参数需要去选择，那你就把所有的超参数选择列出来分别做排列组合。举个例子：

  标签：,,,,,,,, 来源： https://blog.csdn.net/weixin_42365443/article/details/115103661

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Datawhale开源集成学习笔记04-模型评估与超参数调优全部内容，希望文章能够帮你解决Datawhale开源集成学习笔记04-模型评估与超参数调优所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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