GridSearchCV和交叉熵
发布日期:2021-07-01 02:16:19
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分类:技术文章
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GridSearchCV
GridSearchCV的主要参数
GridSearchCV(estimator, param_grid, cv=None, scoring=None)
-
estimator:
代表我们想要采用的分类器,如决策树,随机森林,SVM,kNN,朴素贝叶斯等等 -
param_grid:
代表我们想要优化的参数和取值,输入的是字典或者列表形式 -
cv:
交叉验证的折数,默认为None,代表使用三折交叉验证,也可以为整数代表的是交叉验证的折数。 -
scoring:
准确度的评价标准,默认为None,也就是需要使用Score函数,可以设置具体的评价标准,比如accurary,f1等
使用:
我们在进行参数调优时,如果计算出来最优参数会发生变化,我们可以查看他的最优分数,如果最优分数相差不大,那表示我们的参数结果也相差不大,那我们选择其中一个即可
GridSearchCV 它存在的意义就是自动调参,只要把参数输进去,就能给出最优化的结果和参数。但是这个方法适合于小数据集。
GridSearchCV 中的 交叉熵
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
GridSearchCV中的cv:表示将训练集划分为几份,用于交叉
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做的很好,不错不错
[***.243.131.199]2024年04月25日 15时06分16秒
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