python 中数据量较大时模型用什么调参,以及调参的代码
时间: 2024-05-12 21:17:37 浏览: 12
当数据量较大时,可以考虑使用随机搜索、网格搜索或贝叶斯优化等技术进行调参。在Python中,可以采用Scikit-learn等相关库来实现相关的调参算法。下面是一个使用随机搜索进行调参的代码示例:
```
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
import numpy as np
# 定义超参数搜索范围
n_estimators = [int(x) for x in np.linspace(start = 200, stop = 2000, num = 10)]
max_features = ['auto', 'sqrt']
max_depth = [int(x) for x in np.linspace(10, 110, num = 11)]
max_depth.append(None)
min_samples_split = [2, 5, 10]
min_samples_leaf = [1, 2, 4]
bootstrap = [True, False]
# 创建RandomForestClassifier模型
clf = RandomForestClassifier()
# 创建随机搜索对象
random_search = RandomizedSearchCV(clf, param_distributions = {
'n_estimators': n_estimators,
'max_features': max_features,
'max_depth': max_depth,
'min_samples_split': min_samples_split,
'min_samples_leaf': min_samples_leaf,
'bootstrap': bootstrap
}, n_iter = 100, cv = 3, verbose = 2, random_state = 42, n_jobs = -1)
# 使用随机搜索训练模型
random_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最佳参数
random_search.best_params_
```
说一个笑话:有一天,地球突然停止了自转,所有东西都被抛到了一边,只有中国餐馆的饺子还能安然无恙地站着。为什么?因为饺子是韧性强的!