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Gridsearch的损失得分远高于没有gridsearch的情况
我正在尝试通过Gridsearch搜索最佳参数来优化模型(使用MLP,LSTM等进行时间序列预测)。我按比例缩放了 -
R中的自适应重采样如何工作?
如果必须在R中使用超参数调整,还有什么比网格和随机搜索更好的呢?我正在使用插入号并尝试在火车 -
属性错误:“ RandomForestRegressor”对象没有属性“ best_params_”
使用<strong> Random Forest </strong>对<strong>分类</strong>进行<strong>网格搜索</strong>时,出现此错误。 <pre><co -
CATBoost和GridSearch
<pre><code>model.fit(train_data, y=label_data, eval_set=eval_dataset) eval_dataset = Pool(val_data, val_labels) model = CatBoostClassifier(d -
使用验证集执行GridSearchCV
我想在scikit learning中使用Extra Trees为回归模型找到最佳的超参数组合。我想用我拥有的验证集(X_validation -
正在获取PermissionError:[WinError 32]该进程无法访问文件,因为在scikitlearn GridSearchCV期间另一个进程正在使用该文件。
在<code>PermissionError: [WinError 32] The process cannot access the file because it is being used by another process</code>的{{1 -
RNN模型上的网格搜索时训练数据的形状不正确
请使用以下代码为我提供帮助,当我尝试将模型直接拟合到数据上时,该代码运行良好,但是在Grid Search -
Python,如何在带有Keras的Python中的网格搜索超参数中使用曲线下面积(AUC)度量?
我正在解决二进制分类问题。 “准确性”不是二进制分类的准确指标。因此,我打算在Keras网格搜索超 -
如何使用GridSearchCV仅执行简单的交叉验证
我如何使用以下代码执行简单的交叉验证和K折交叉验证 <pre><code>from sklearn.model_selection import GridSearchC -
运行RandomizedSearchCV来为大型数据调整LightGBM回归器
我正在为包含300个点的22个特征的数据集训练LightGBM回归模型。我正在尝试使用RandomizedSearchCV调整模型超 -
模拟退火算法中mtry的上/下值
我从网上获得了这段代码。它使用网格搜索和模拟退火来调整R.Forest的参数。我的疑问是代码中的模拟退 -
访问sklearn.GridSearchCV中每个折叠的错误分类的数据
是否可以访问sklearn.GridSearchCV中每个折叠的错误分类数据? 我正在运行的管道包括: <pre><code>LinearSVC -
我可以将早期停止纳入keras网格搜索中吗?
我正在对多个超参数执行网格搜索,这可能会花费很长时间。可能会有几种组合远非有效,如果可能的 -
为什么GridSearchCV模型结果与我手动调整的模型不同?
这是我在这里的第一个问题,希望我做对了, 我正在研究在kaggle上很受欢迎的钛酸数据集,如果 -
准确性低于gridsearchCV
我正在sklearn上运行gridsearchCV以尝试使用此代码找到最佳的模型参数。 <pre><code>modelDNN= KerasRegressor(buil -
在scikit-learn的网格搜索过程中,是否可以计算每个模型的大小?
我正在寻找进行超参数优化的方法,以找出模型准确性和尺寸(MB)的最佳组合。 -
Python 3.7:GridSearchCV和RandomizedSearch CV上的ValueError-输入包含NaN,无穷大或对于dtype('float32')而言太大的值。-
我一直在尝试调整XGBoost回归器,但我一直在获得 <blockquote> ValueError:输入包含NaN,无穷大或值 -
使用Gridsearch为回归模型选择最佳参数
我正在做线性回归建模,并且我使用gridsearch来选择最佳参数。我在这项工作中遵循的以下python步骤 -
确定如何在套索回归中应用GridSearchCV
在运行我的代码后,我在套索回归中使用Gridsearch来查找模型的最佳参数,但出现以下错误(ValueError:nda -
使用Gridsearch进行岭回归
我尝试使用Gridsearch建立岭回归模型。我得到两个分数值。有人可以解释这两个分数的差异吗,这两个值 -
无法重塑数组-绘制GridSearchCV
代码很简单,与此相关的有几个问题,但是我对python的了解几乎是null,所以我不知道这是如何工作的。 -
预先处理在GridSearchCV管道中使用SMOTEENN
我正在处理高度不平衡的数据集的分类问题。我正在尝试在网格搜索管道中使用<code>.parent { display: flex; -
在神经网络中调整参数时出现错误
我正在调整神经网络的参数 以下是我的代码 <pre><code>layers = [[20], [40, 20], [45, 30, 15]] activations = ['s -
GridSearchCV似乎不评估我为其提供的所有参数
在我的代码中,我试图评估哪种参数组合最适合我的ANN精度。但是,似乎我的GridSearchCV只检查每个参数 -
Keras-为什么超参数不会影响我的CNN模型的准确性?
正如标题清楚地描述的那样,我的简单CNN模型的准确性不受超参数的影响,甚至不受<code>Dropout</code>和<co -
为什么scikit-learn的GridSearchCV仅将第一个参数用作最佳估计器?
我正在尝试使用GridSearchCV找出SVC模型中的最佳估算器,这是我的代码和输出 <pre><code>from sklearn import d -
GRID_SEARCH当期望一维数组时,传递了列向量y
<pre><code> #applying grid search to find best performing parameters from sklearn.model_selection import GridSearchCV parameters = [{' -
使用交叉验证技术和网格搜索技术的岭回归模型
我创建了用于岭回归的python代码,为此我将交叉验证和网格搜索技术结合在一起使用。我得到了输出结 -
Keras-在网格搜索期间如何使用构造的优化对象而不是优化算法名称?
我需要通过不同的优化算法来评估我的深度神经网络的准确性。借助<code><div class="drawing">Test&l -
在网格搜索期间使用哪个纪元数字都没关系吗?
我想通过网格搜索优化CNN的学习率和辍学率。 我想知道应该为网格搜索选择哪个时期?当我在通过网格