GaussianNB() 超参数
时间: 2023-11-08 10:35:23 浏览: 30
GaussianNB() 是一个朴素贝叶斯分类器,没有明显的超参数需要调整。但是,如果需要进行模型调整,可以考虑以下两个参数:
1. prior:先验概率。可以通过设置不同的先验概率来调整模型的准确性。
2. var_smoothing:方差平滑。可以通过调整方差平滑参数来避免出现概率为零的情况,从而提高模型的准确性。
相关问题
gnb = GaussianNB()的超参数是?
GaussianNB()这个高斯朴素贝叶斯模型的超参数相对较少,主要包括先验概率的平滑参数alpha和可选的先验类别权重参数priors。其中,alpha是用于平滑先验概率的参数,默认为1.0,表示使用拉普拉斯平滑;priors是可选的先验类别权重参数,用于指定样本各类别的先验概率,默认为None,表示各类别的先验概率根据训练数据自动计算。
EasyEnsembleClassifier调优
EasyEnsembleClassifier是一种集成学习算法,它可以通过对少数类样本进行重采样,生成多个新的训练集,并使用基分类器对这些训练集进行训练和预测。因此,EasyEnsembleClassifier的调优主要涉及以下方面:
1. 重采样方法:EasyEnsembleClassifier默认使用随机欠采样(RandomUnderSampler)对少数类样本进行重采样,但是还可以尝试其他方法,如近邻欠采样(NearMiss)、SMOTE等。
2. 基分类器:EasyEnsembleClassifier默认使用决策树(DecisionTreeClassifier)作为基分类器,但是还可以尝试其他分类器,如朴素贝叶斯(GaussianNB)、支持向量机(SVC)等。
3. 基分类器数量:EasyEnsembleClassifier默认使用10个基分类器,但是还可以尝试增加或减少基分类器的数量。
4. 集成方式:EasyEnsembleClassifier默认使用投票集成方式,即将每个基分类器的预测结果进行投票,最终确定集成模型的预测结果。但是还可以尝试其他集成方式,如加权投票、平均法等。
5. 超参数调优:EasyEnsembleClassifier还有一些超参数需要调优,如重采样比例、决策树深度、支持向量机的C值等。可以使用网格搜索(GridSearchCV)等方法进行超参数调优。
6. 模型评估:最后,需要对调优后的EasyEnsembleClassifier模型进行评估,可以使用交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等方法进行评估。