SGDClassifier()中的学习率怎么规定

在使用SGDClassifier()时，学习率可以通过设置eta0参数来规定。eta0参数表示初始学习率，在每个迭代步骤中，学习率将根据learning_rate参数的选择进行更新。在默认情况下，learning_rate参数设置为'optimal'，这将根据数据和alpha参数动态选择学习率。如果需要手动控制学习率，可以将learning_rate参数设置为'constant'，并使用eta0参数指定固定学习率的值。可以通过实验来确定最佳的eta0值。

相关问题

SGDClassifier（）学习率参数有什么

SGDClassifier()中的学习率参数是alpha，它控制了每次更新模型参数时的步长大小。alpha越大，每次更新时模型参数改变的幅度越小，模型训练速度就会减慢，但通常可以得到更好的模型性能。相反，如果alpha越小，模型训练速度就会加快，但可能会导致模型在训练数据上过拟合，导致性能下降。

SGDClassifier（）里面什么参数代表学习率

SGDClassifier()中的learning_rate参数代表学习率。它控制了每次更新权重时所应用的步长大小。可选的值包括“constant”，“optimal”，“invscaling”和“adaptive”。如果选择“constant”，则每次更新的步长保持不变；如果选择“optimal”，则步长由alpha /（t + t0）计算，其中alpha是正则化参数，t是迭代次数，t0是指定的初始时刻；如果选择“invscaling”，则步长由eta0 / pow（t，power_t）计算，其中eta0是初始步长，power_t是控制步长下降率的指数；如果选择“adaptive”，则步长由eta /（alpha *（t + t0））计算，其中eta是初始步长，t和t0是指定的迭代次数。