网格搜索和交叉验证

发布网友发布时间：2024-09-27 16:04

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热心网友时间：2024-12-12 13:41

机器学习模型构建过程中，超参数（如决策树的最大深度、随机森林树的数量等）的选择对模型性能至关重要。网格搜索和交叉验证是两项关键技术，用于选择最佳超参数并评估模型性能。

网格搜索（Grid Search）：

网格搜索通过穷举所有可能的超参数组合，系统性地搜索超参数空间，从而找到最佳组合以提升模型性能。

交叉验证（Cross-Validation）：

交叉验证是一种评估模型性能的技术，它可减少对特定数据划分的依赖，更准确地估计模型的泛化能力。

常见方法包括K折交叉验证和留一法交叉验证。

网格搜索与交叉验证结合：

通常将网格搜索与交叉验证结合，以选择最佳超参数组合并准确评估模型性能。网格搜索中每个超参数组合都会在交叉验证中评估，选择最佳组合以确保在不同数据集上具有良好性能。

以学生健康数据为例，包含学生ID、年龄、性别等特征。使用随机森林算法模型预测糖尿病，数据集包含两万份数据。

使用cross_val_score API进行交叉验证。

交叉验证后进行网格搜索。

网格搜索耗时与参数相关，所选组合耗时191分钟。

API创建网格搜索对象。

fit方法用于开始训练模型，不同模型参数类型可能不同，但都包含X和Y两个固定参数，其中X为特征向量，Y为标签向量。

train_test_split函数用于将数据集分割为训练集和测试集。

train_test_split函数参数和用法。

随机森林构造函数和交叉验证API。

cross_val_score函数参数。