利用网格搜索对超参数进行调节
时间: 2023-10-11 13:10:53 浏览: 67
网格搜索是一种常见的超参数调优方法,它通过在预定义的超参数空间中进行穷举搜索,来寻找最优的超参数组合。具体步骤如下:
1. 定义超参数空间:定义待调节的超参数及其可能的取值范围。
2. 定义模型评价指标:选择合适的评价指标,例如准确率或者均方误差等。
3. 网格搜索:对所有超参数组合进行穷举搜索,计算模型在验证集上的评价指标,得到最优的超参数组合。
4. 模型训练与评估:使用最优的超参数组合,在训练集上进行模型训练,并在测试集上进行评估。
代码示例:
```
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
iris = load_iris()
# 定义超参数空间
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [0.01, 0.1, 1, 10]}
# 定义模型
svc = SVC()
# 定义网格搜索
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid, cv=5, scoring='accuracy')
# 执行网格搜索
grid_search.fit(iris.data, iris.target)
# 输出最优超参数组合和评价指标
print(grid_search.best_params_)
print(grid_search.best_score_)
```
在上述示例中,我们使用了sklearn库中的GridSearchCV类实现了网格搜索。首先,我们通过load_iris()函数加载了经典的鸢尾花数据集。然后,我们定义了SVM模型的超参数空间,包括惩罚系数C和核函数的宽度gamma。接着,我们创建了一个SVC对象,并将其作为参数传递给GridSearchCV对象。最后,我们调用fit()方法执行网格搜索,并输出最优超参数组合和评价指标。
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