def tain(lr=0.001, feature_size=16, hidden_dim=128, num_layers=2, weight_decay=0.0, mode='LSTM', EPOCH=1000, seed=0)
时间: 2024-05-28 17:11:22 浏览: 10
这是一个训练模型的函数,具体参数解释如下:
- lr: 学习率
- feature_size: 特征向量的维度
- hidden_dim: 隐藏层的维度
- num_layers: 神经网络的层数
- weight_decay: L2 正则化的权重
- mode: 神经网络的类型,可以是 LSTM 或者 GRU
- EPOCH: 训练轮数
- seed: 随机种子
该函数通常用于训练自然语言处理等任务的神经网络模型。
相关问题
from xgboost import XGBRegressor tuned_parameters = [{ 'max_depth': range(3,10), 'n_estimators': range(100, 600, 100), 'learning_rate':[0.01] },] # 非GPU xgb= GridSearchCV(estimator=XGBRegressor(), param_grid=tuned_parameters, cv=5) # GPU # xgb= GridSearchCV(estimator=XGBRegressor(tree_method='gpu_hist', gpu_id=0), param_grid=tuned_parameters, cv=5) # 也可以换成lgbm,lgbm比xgboost快很多 # xgb= GridSearchCV(estimator=LGBMRegressor(), param_grid=tuned_parameters, cv=5) xgb.fit(XX_train,YY_train) y_xgb= xgb.predict(XX_test) print ('Optimum epsilon and kernel 1D: ', xgb.best_params_) # evaluate predictions mae = mean_absolute_error(YY_test, y_xgb) mape = mean_absolute_percentage_error(YY_test['BOD'], y_xgb) score = xgb.score(XX_test, YY_test) train_score = xgb.score(XX_train, YY_train) print('MAE: %.3f, MAPE: %.3f, R2_tain: %.3f, R2_test: %.3f' % ((mae,mape,train_score,score)))
这段代码是用来进行XGBoost模型的超参数调优的。首先定义了一些参数的取值范围,然后使用GridSearchCV函数来进行网格搜索,通过交叉验证来选择最佳的参数组合。其中,可以选择使用GPU进行计算以提高速度,也可以选择使用LightGBM模型代替XGBoost模型。最后打印出最佳参数组合,并输出模型在测试集上的MAE、MAPE、R2_train和R2_test等指标。
train,test = train_test_split(datas,test_size=0.2, random_state=42) 将训练集train中的样例划分为样本X_train和标记y_tain 将测试集test中的样例划分为样本X_test和标记y_test
train_test_split函数机器学习中常用的一个函数,用于将数据集划分为训集和测试集。它的作用是将原始数据集按照一定比例划分为训练集测试集,以便进行模型的训练和评估。
在你提供的代码中,_test_split函数被用来将数据集datas划分为训练集train和测试集test。具体划分方式如下:
1. 训练集划分:
- 样本X_train:训练集中的特征数据,即除去标记列外的所有列。
- 标记y_train:训练集中的标记数据即标记列的数据。
2. 测试划分:
- 样本X_test:测试集中的特征数据,即除去标记列之外的所有列。
- 标记y_test:测试集中的标记数据,即标记列的数据。
划分的比例由参数test_size指定,这里设置为0.2,表示将数据集的20%作为测试集,80%作为训练集。参数random_state用于设置随机种子,保证每次划分结果一致。
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