网格搜索法调参后为啥比默认值小了

网格搜索法是一种通过枚举多个超参数组合来确定最佳超参数的方法。在这个过程中，我们通常会指定一些超参数的可能取值范围，并在这些可能取值范围内进行搜索。在搜索过程中，我们通过交叉验证等方法来评估不同超参数组合的性能，并选择性能最好的那一个。

默认情况下，很多机器学习算法的超参数都是采用一些经验值或者默认值来进行设置的。这些默认值通常是根据经验或者一些试验得到的。但是，这些默认值并不一定是最优的，因为它们可能没有考虑到具体数据集的特点。

因此，当我们使用网格搜索法来调参时，我们通常会针对具体数据集，对一些超参数进行调整，以得到更好的模型性能。如果在调参过程中，我们找到了更合适的超参数组合，那么模型的性能就有可能会提升。反之，如果我们没有找到合适的超参数组合，那么模型的性能可能会降低。

因此，如果你发现在使用网格搜索法调参后，模型的性能比默认值小了，那么可能是因为你的超参数组合选择不当，或者是因为数据集的特点导致了这种情况。在这种情况下，你可以尝试继续调整超参数组合，或者重新审视数据集的特点，以找到更合适的超参数组合。

相关问题

使用pyspark中的ML库如何进行网格搜索法调参代码

在pyspark的ML库中，可以使用`ParamGridBuilder`和`CrossValidator`来进行网格搜索法调参。

下面是一个简单的示例代码：

from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder

# 创建数据集
data = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("data.csv")

# 创建特征向量
assembler = VectorAssembler(inputCols=["feature1", "feature2", "feature3"], outputCol="features")
data = assembler.transform(data)

# 创建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()

# 创建参数网格
paramGrid = ParamGridBuilder() \
    .addGrid(lr.regParam, [0.1, 0.01]) \
    .addGrid(lr.elasticNetParam, [0.0, 0.5, 1.0]) \
    .build()

# 创建交叉验证器
evaluator = BinaryClassificationEvaluator()
cv = CrossValidator(estimator=lr, estimatorParamMaps=paramGrid, evaluator=evaluator, numFolds=5)

# 创建管道并拟合模型
pipeline = Pipeline(stages=[cv])
model = pipeline.fit(data)

# 输出最佳模型的参数
print(model.stages[0].bestModel.extractParamMap())

在这个例子中，我们创建了一个包含三个特征的数据集，并使用`VectorAssembler`将它们转换为一个特征向量。然后，我们创建了一个逻辑回归模型，并使用`ParamGridBuilder`创建了一个参数网格。接下来，我们使用`CrossValidator`来进行交叉验证并选择最佳模型。最后，我们输出最佳模型的参数。

你可以根据你的需求修改上述代码。

使用pyspark中的ML库如何进行决策树网格搜索法调参代码

决策树是一种常用的分类和回归算法，但是在实际使用中需要进行参数调优。网格搜索法是一种常见的调优方法，下面是使用pyspark中的ML库进行决策树网格搜索法调参的代码示例：

from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
from pyspark.ml.tuning import ParamGridBuilder, CrossValidator

# 加载数据
data = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt")

# 划分数据集，70%训练集，30%测试集
(trainingData, testData) = data.randomSplit([0.7, 0.3])

# 创建决策树分类器
dt = DecisionTreeClassifier()

# 创建网格参数
paramGrid = ParamGridBuilder() \
    .addGrid(dt.maxDepth, [2, 5, 10, 20]) \
    .addGrid(dt.maxBins, [10, 20, 30]) \
    .build()

# 创建交叉验证器
cv = CrossValidator(estimator=dt, estimatorParamMaps=paramGrid, evaluator=MulticlassClassificationEvaluator(), numFolds=5)

# 创建管道
pipeline = Pipeline(stages=[cv])

# 训练模型
model = pipeline.fit(trainingData)

# 预测测试集
predictions = model.transform(testData)

# 评估模型
evaluator = MulticlassClassificationEvaluator()
accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
print("Test Error = %g" % (1.0 - accuracy))

在这个示例中，我们使用了DecisionTreeClassifier作为分类器，创建了一个ParamGridBuilder对象来构建参数网格，然后使用CrossValidator进行交叉验证和调优。最后，使用Pipeline来将交叉验证和模型训练流程串联起来。在测试集上进行预测并评估模型。