sklearn实现调参
时间: 2024-05-25 17:06:05 浏览: 18
sklearn提供了多种调参方法,其中最常用的是网格搜索(Grid Search)和随机搜索(Random Search)。
网格搜索是一种通过遍历给定的参数组合来优化模型表现的方法。具体来说,我们可以指定一些参数和它们可能的取值范围,然后Grid Search会遍历所有可能的参数组合,并返回最优的参数组合。
随机搜索则是在给定的参数空间中随机采样一些参数组合,并返回表现最优的参数组合。相比于网格搜索,随机搜索可以更快地找到较优的参数组合,但是可能会错过全局最优解。
下面是一个使用网格搜索调参的例子:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42)
param_grid = {
'n_estimators': [100, 200, 300],
'max_depth': [5, 10, 15],
'min_samples_split': [2, 5, 10],
'min_samples_leaf': [1, 2, 4]
}
rf = RandomForestClassifier(random_state=42)
grid_search = GridSearchCV(estimator=rf, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)
print(grid_search.best_params_)
```
在这个例子中,我们使用了随机森林(Random Forest)作为分类器,然后指定了一些可能的参数组合。GridSearchCV会遍历所有可能的参数组合,并返回最优的参数组合。
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