python超参数如何优化

1、手动调参，但这种方法依赖于大量的经验，而且比较费时。

许多情况下，工程师依靠试错法手工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，从而提高模型的准确性。

2、网格化寻优，是最基本的超参数优化方法。

利用这种技术，我们只需要为所有超参数的可能性建立一个独立的模型，评估每个模型的性能，选择产生最佳结果的模型和超参数。

fromsklearn.datasetsimportload_iris
fromsklearn.svmimportSVC
iris=load_iris()
svc=SVR()
fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV
fromsklearn.svmimportSVR
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、随机寻优，可以更准确地确定某些重要超参数的最佳值。

并非所有的超参数都有同样的重要性，有些超参数的作用更加明显。

以上就是python超参数的优化方法，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程

本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。

课程教程：python超参数如何优化

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