parameter_space = { 'max_iter':[100, 500, 1000], 'hidden_layer_sizes': [(5,), (10,), (20,)], 'activation': ['relu', 'tanh'], 'solver': ['sgd', 'adam'], 'alpha': [0.0001, 0.01, 0.05], 'learning_rate': ['constant', 'invscaling', 'adaptive'], } 含义
时间: 2023-08-20 21:41:18 浏览: 47
这段代码定义了一个MLP算法的参数空间,用于进行参数搜索和优化。参数空间包括以下参数:
1. `max_iter`:最大迭代次数,即训练的最大轮数。选项包括100、500和1000。
2. `hidden_layer_sizes`:隐藏层的大小,以元组的形式表示。例如,`(5,)`表示有一个大小为5的隐藏层,`(10,)`表示有一个大小为10的隐藏层,`(20,)`表示有一个大小为20的隐藏层。这里包括了三种不同的隐藏层大小。
3. `activation`:激活函数的类型。选项包括ReLU和tanh。
4. `solver`:权重优化的算法。选项包括sgd(随机梯度下降)和adam(自适应矩估计)。
5. `alpha`:L2正则化参数,用于控制过拟合。选项包括0.0001、0.01和0.05。
6. `learning_rate`:学习率的类型。选项包括constant(恒定学习率)、invscaling(随时间递减的学习率)和adaptive(根据训练误差自动调整学习率)。
这些参数的不同组合将会生成不同的MLP模型,从而寻找最佳的模型参数来获得最佳的性能。