Публикации по теме 'gridsearchcv'
Освоение настройки гиперпараметров: раскрытие полного потенциала моделей машинного обучения
Введение
В мире машинного обучения гиперпараметры определяют производительность моделей. Гиперпараметры — это ручки и циферблаты, которые формируют поведение алгоритмов и способность к обучению. Настройка гиперпараметров оптимизирует эти параметры для извлечения максимального потенциала из модели машинного обучения. В этом сообщении блога мы углубимся в основы настройки гиперпараметров, рассмотрим популярные методы и предоставим практические советы, которые помогут вам разобраться в этом..
Optuna против GridSearch
Всестороннее сравнение методов оптимизации гиперпараметров
Введение:
В области машинного обучения производительность моделей сильно зависит от значений, присвоенных их гиперпараметрам. Определение оптимальных гиперпараметров для данной модели — сложная задача, которая часто требует обширных экспериментов и оценок. В последние годы появились различные методы, позволяющие автоматизировать этот процесс и облегчить бремя ручной настройки. Среди этих методов Optuna и GridSearch..
2 самых недооцененных метода в науке о данных - резюме в сетке, резюме в случайном поиске?
Любая модель в машинном обучении должна быть обучена и протестирована перед развертыванием модели. Самый простой способ - это традиционный метод «Train_Test_split». Он обучает некоторую часть данных, скажем, 70% или 80%. Он проверяет оставшиеся данные. Поскольку все данные не обучены и не протестированы, существует вероятность того, что в них будут пропущены некоторые функции.
Мы можем использовать перекрестную проверку K-кратной проверки, которая гарантирует, что все данные обучены и..
Как написать собственный поиск по сетке в скрипте bash
Поиск по сетке — это метод настройки гиперпараметров модели в машинном обучении. Он используется для поиска наилучшего набора гиперпараметров для данной модели, чтобы оптимизировать ее производительность при выполнении конкретной задачи. В Grid Search указывается диапазон значений для каждого гиперпараметра, а модель обучается и оценивается с использованием каждой возможной комбинации этих гиперпараметров. Комбинация, обеспечивающая наилучшую производительность, затем выбирается как лучший..
Поиск по сетке с использованием SVM
Поддержка векторных машин с использованием Python
Мы собираемся понять SVM с помощью проекта, проанализировав знаменитый набор данных iris!
Набор данных о цветке ириса
Набор данных цветков ириса или набор данных ириса Фишера - это многомерный набор данных, представленный сэром Рональдом Фишером в 1936 году в качестве примера дискриминантного анализа.
Набор данных состоит из 50 образцов каждого из трех видов ириса (Iris setosa, Iris virginica и Iris versicolor), то есть всего 150..
Поиск по сетке в H2o
Реализация поиска по декартовой и случайной сетке (гиперпараметры) в H2o.ai
Что нужно?
Каждая модель машинного обучения имеет некоторый набор параметров (например, коэффициенты логистической регрессии), которые она узнает из данных, и некоторые гиперпараметры , которые мы должны передать модели перед обучением. Некоторые примеры гиперпараметров включают:
Случайный лес: no_of_trees , max_depth Машины опорных векторов: gamma , rank_ratio K-означает: k , max_iterations..
Деревья решений
Обзор деревьев классификации и регрессии в машинном обучении
Этот пост будет служить общим обзором деревьев решений. В нем будет рассказано, как деревья решений обучаются с рекурсивным двоичным разделением и выбор признаков с помощью получения информации и индекса Джини . Я также буду настраивать гиперпараметры и сокращать дерево решений для оптимизации. В этом сообщении рассматриваются два алгоритма дерева решений: CART (деревья классификации и регрессии) и ID3..
