gridserchcv调优全连接神经网络

引用: BayesSearchCV类提供了一个类似于GridSearchCV或RandomizedSearchCV的接口，但是它对超参数执行贝叶斯优化。
引用: 下面是示例代码： from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.ensemble import AdaBoostClass。
引用: 在使用AdaBoost模型进行5折交叉验证并使用GridSearchCV进行超参搜索时，首先需要指定要搜索的超参数的范围。然后，使用GridSearchCV对训练数据进行5折交叉验证，并在每一折中使用不同的超参数进行训练，最后选择精度最高的一组超参数。
对于调优全连接神经网络，可以使用GridSearchCV来进行超参数搜索。首先，需要确定要搜索的超参数的范围，例如学习率、批量大小、隐藏层的大小等。然后，使用GridSearchCV对训练数据进行交叉验证，并在每一折中使用不同的超参数组合进行训练。最后，选择具有最佳性能的一组超参数作为最终模型的超参数配置。这样可以通过GridSearchCV自动地进行超参数调优，以提高全连接神经网络的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【机器学习】五种超参数优化技巧](https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/118917931)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [对adaboost模型进行5折交叉验证，并用GridSearchCV进行超参搜索，并打印输出每一折的精度...](https://blog.csdn.net/weixin_42608299/article/details/129573370)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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