获得比gridsearchCV更低的累计值
，可以通过使用更高级的超参数优化算法来实现。一个常用的算法是贝叶斯优化算法，它可以更高效地搜索超参数空间，从而找到更低的累计值。
贝叶斯优化算法通过建立一个代理模型来估计目标函数的性能，并使用这个模型来指导下一次超参数的选择。它根据之前的观察结果和先验知识来更新模型，并在每次迭代中选择最有可能优化目标函数的超参数进行评估。这种方法可以在相对较少的迭代次数内找到较优的超参数组合。
在云计算领域，贝叶斯优化算法可以应用于各种任务，例如机器学习模型的超参数优化、神经网络架构搜索、自动化调参等。它的优势在于能够在较短的时间内找到较优的超参数组合，从而提高模型的性能和效率。
腾讯云提供了一款名为“腾讯云机器学习优化器”的产品，它基于贝叶斯优化算法，可以帮助用户自动优化机器学习模型的超参数。该产品提供了简单易用的界面和API，用户只需提供模型的参数范围和目标函数，即可自动搜索最佳的超参数组合。更多关于腾讯云机器学习优化器的信息可以参考以下链接：
腾讯云机器学习优化器：https://cloud.tencent.com/product/tmlo
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1回答
我正在为sklearn运行gridsearchCV，试图使用此代码找到最佳的模型参数。time.time()gridDNN = GridSearchCV0.840487 using {'drop': 0.4, 'hiden1': 64, 'hiden2': 32, 'hiden3': 128, &#
浏览 24提问于2019-12-16得票数 0
给出了一个叫m的机器学习模型，我对伽马值执行了一个gridSearchCV，以优化回忆。我想回答这个问题：“网格搜索应该找到最适合召回的模型。这个模型的召回比精确性要好多少？”所以我做了gridSearchCV：grid_m_re = GridSearchCVrecall): ', grid_m_r
浏览 1提问于2018-02-28得票数 1
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我使用GridSearchCV来获得MLPClassifier的优化超参数(例如学习速率、隐层大小、激活)。但是对于一些数据集，虽然我将该参数应用到模型中，但分类精度并没有得到提高。例如，包含学习速率= a、隐层大小=b的datasets1精度比包含学习速率= c、隐层大小= d、从GridSearchCV获得的优化超参数的精度要低。
所以，我搞不懂为什么会发生这种现象。
浏览 3提问于2021-03-24得票数 0
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考虑以下两种在currentPrice和100之间获得较高数字的替代方案...我在考虑以下几点：
if
浏览 2提问于2012-10-13得票数 7
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我在sklearn中使用RandomForestClassifier，并使用GridsearchCV获得最佳估计器。我想知道在GridsearchCV中，当有许多估值器(从简单的到复杂的)有相同的分数时，GridsearchCV的结果估计是什么？最简单的？还是随机的？
浏览 2提问于2019-03-27得票数 1
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通过Gridsearchcv添加超参数有哪些缺点，pipe_svm = Pipeline([我也在用Gridsearchcv，gs_svm = GridSearchCV(estimator=pipe_svm,
param_grid={'clf__C':param_range})在功能上，使用Gridsearchcv的方案是从给定的</em
浏览 3提问于2021-08-18得票数 2
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我要计算累计百分比。我可以在R中为我的数组做以下工作：
count(x) %>% 3 6 1 0.45 8 3 0.7正如您所看到的，我也使用这段代码获得了7的值。
浏览 2提问于2020-04-10得票数 2
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按点击率排序，我们想用它创建一个图表来显示信息，如下所示:前10%的网站覆盖90%的流量。做这件事的最好方法是什么？
浏览 4提问于2015-04-15得票数 0
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如何指定自定义的"score()“函数的较低值添加到scikit-learn估值器中，比更高的值更好。在这个链接中，它说明了如何通过创建评分对象来显式地将函数作为GridSearchCV的输入来实现。
谢谢!
浏览 3提问于2013-09-06得票数 0
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我可以在管道上使用GridSearchCV，并将评分指定为'MSE'或'R2'。然后，我可以访问gridsearchcv.best_score_来恢复我指定的那个。如何获得GridSearchCV找到的解决方案的其他分数？
如果我再次使用其他评分参数运行GridSearchCV，它可能找不到相同的解决方案，因此它所报告的分数可能不对应于我们有第一个值的
浏览 2提问于2014-08-04得票数 6
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我在selenium中使用scrapy，我有一个html输入元素：<input class="anniucssC" type="button" value="全部累计" v:click="doAllTtl()">
<
浏览 0提问于2019-05-22得票数 1
1回答
根据其他控制宽度设置宽度
、、、
我试图根据同一Width列(Grid.Column="0")中另一个控件的Width设置宽度为600 in的图像的Grid。是否有一种方法可以捕获该元素的Width (MenuControl)并将该数字放入图像Width中以获得比600 to更低的值？
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我有张桌子我想总结每种类型的值，并创建另外两个度量/列(百分比和累积百分比)，如下表所示
我尝试使用以下DAX
column = summarize(Table1, Table1[Type我还尝试使用GroupBy函数，得到了相同的错误。The expression refers to multiple columns.
浏览 4提问于2020-08-25得票数 0
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我有一个运行RandomForestRegressor和RandomForestClassifier的预测代码。每次运行代码时，我都要小心清除缓存，但我不知道为什么要增加运行这些代码的时间。一般的问题是“我如何优化代码？”但是，我想这应该是特别的SkLearn？其余的代码没有观
浏览 0提问于2021-08-15得票数 0
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我想根据两个参数计算累计递减量:年份和百分比。为了解释我的需求，在下图中有一个表格，其中包含了按年计算的结果。我需要一个公式来把这个表格放在一个单元格中(结束值)
浏览 6提问于2017-02-14得票数 1
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回想一下，我正在研究一个文本分类问题，其中误报比漏报要好得多。这是因为我将文本标记为对用户重要，而误报在最坏的情况下会浪费用户的少量时间，而误报将导致一些潜在的重要信息永远看不到。我知道每种算法都优化了不同的误差函数，因此在提供自定义误差函数方面没有一刀切的解决方案。但是有没有别的办法呢？例如，缩放标签可能适用于将标签视为实值的算法，但不适用于SVM，例如，因为SVM很可能在幕后将标签缩放为-1，+1。
浏览 1提问于2014-01-31得票数 0
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gs_clf = GridSearchCVclassifi
浏览 15提问于2016-11-15得票数 2
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由于枚举是值类型和内部整数，因此将它们转换为int是否比通常的转换成本更低？
如果它更快，是因为它是值类型而不是引用类型吗？
浏览 1提问于2013-07-24得票数 9
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我正在尝试使用n_neighbors为KnearestClassifier找到优化的GridSearchCV值。我能够得到优化的参数，但是当我在分类器中输入这些参数时，结果与GridSearchCVs的最佳结果不匹配。n_neighbors':[1,10,15,20,25,30,35,40,45,50,60,70,80,90,100], 'weights':['uniform', 'distance']}
grid = G
浏览 0提问于2017-03-25得票数 1
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