tune.sklearn
时间: 2024-05-18 16:13:58 浏览: 11
tune.sklearn是一个用于超参数调整的Python库,它是Scikit-Learn模型选择模块(如GridSearchCV和RandomizedSearchCV)的替代品,并提供了先进的超参数调整技术。该库具有与Scikit-Learn API一致的接口,可以轻松地集成到Scikit-Learn工作流中。通过使用tune.sklearn,可以自动搜索最佳的超参数组合来优化机器学习模型的性能。
你可以参考Scikit-Learn的模型评估文档了解更多关于超参数调整的详细信息。此外,你还可以查看tune.sklearn的官方文档,了解更多关于该库的功能和使用方法。
另外,如果你想使用Ray Tune库进行超参数搜索,你可以使用Ray Tune Searcher实例来替代字符串参数。这样可以进一步提高超参数搜索的效率和灵活性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Scikit-Learn API (tune.sklearn) — Ray v2.0.0.dev0](https://blog.csdn.net/weixin_36474829/article/details/117944463)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [tune-sklearn:Scikit-Learn的GridSearchCV RandomizedSearchCV的直接替代品-但具有最先进的超参数调整技术](https://download.csdn.net/download/weixin_42143161/14996070)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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