使用所有默认超参数的。我得了0.8855分我用这些超参数运行逻辑，但得到了更好的准确性，0.91！
浏览 21提问于2019-07-14得票数 0
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我使用RandomizedSearchCV优化了随机森林模型的参数，如下面的代码单元格所示：rf_random.fit(X_train[rf_cols], y_train)
结果表明RandomizedSearchCV如何将数据分解成火车集和验证集，
浏览 5提问于2021-07-29得票数 0
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因此，我想要实现嵌套交叉验证使用GroupKFold来分割测试和训练集. y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
grid = RandomizedSearchCV
浏览 2提问于2020-10-28得票数 2
lgb.LGBMClassifier(max_depth=-1, random_state=314, silent=False, metric='None', n_jobs=-1, n_estimators=5000)
gs = RandomizedSearchCV
浏览 0提问于2020-06-02得票数 1
我正在尝试使用RandomizedSearchCV将我的模型从单次运行转移到超参数调优。
在我的单次运行案例中，我的数据被分成了训练/验证/测试数据。当我使用默认的3折CV在我的train_data上运行RandomizedSearchCV时，我注意到我的train_input的长度减少到了train_data的66% (这在3折CV中是有意义的..因此，我猜我应该将初始训练集和验证集合并到一个更大的训练集中，并让RandomizedSearchCV将其拆分为训练集和
浏览 6提问于2018-02-10得票数 0
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我正在尝试通过KFold使用RandomizedSearchCV来迭代和验证。当我总共运行这个过程5次(numFolds=5)时，我希望最好的结果保存在一个名为collector的数据帧中(如下所示)。因此，每次迭代时，我都希望将最好的结果和分数附加到收集器数据帧中。from scipy import stats from sklearn.model_selection import RandomizedSear
浏览 0提问于2017-05-12得票数 4
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我正在使用交叉验证对一个大型数据集(150万次观测)执行分类。我正在使用scikit-learn来实现。我的代码大约需要2天才能运行，我很感谢您对如何使它更快的输入。0.51466415, 0.91421747, 1.25318725, 0.82665192, 1, 10],
random_search = RandomizedSearchCV
浏览 0提问于2018-02-03得票数 0
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当我使用RandomizedSearchCV时，如果我将随机状态放置在相同的超视距训练器中，总是得到相同的结果。那么，使用它是强制性的吗？因为在我看来，最好总是尝试不同的超参数组合。通常，我为RandomizedSearchCV中使用的模型设置了随机状态，但没有为它设置随机状态。这是正确的吗？
浏览 0提问于2023-04-07得票数 0
假设我使用以下RandomizedSearchCV查找模型的最佳超参数：model.fit(X,y)
我使用了X和y(训练集)来训练RandomizedSearchCV和模型，以避免每次params搜索时都重复。
浏览 0提问于2023-03-12得票数 1
如我所知，交叉验证(在GridSearchCV/RandomizedSearchCV中)将数据拆分为折叠，其中每个折叠作为一个验证集一次。在评估结果模型时，重要的是在网格搜索过程中没有看到的被搁置的示例上这样做:建议将数据拆分为一个开发集(将输入到GridSearchCV实例)和一个计算性能度量的评估集。X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X,y,test_size=0.25)
使用X_train，y_train在fit GridS
浏览 2提问于2021-08-19得票数 0
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当验证数据已经作为一个阻碍集存在时，有什么方法可以从scikit学习中进行RandomizedSearchCV呢？我尝试将训练和验证数据连接起来，并定义cv参数，以便在两个集合合并的地方进行精确的拆分，但找不到RandomizedSearchCV接受的正确语法。
浏览 2提问于2020-06-30得票数 3
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我正在使用python中的scikit learn库，我希望在使用RandomizedSearchCV进行交叉验证期间对每个样本进行加权。当我尝试此代码时：
search = RandomizedSearchCV(estimator, param_distributions,
浏览 1提问于2014-07-08得票数 2
因为我想使用SMOTE函数，所以在进行交叉验证之前，我需要分离数据集。如果我在数据集中使用SMOTE，结果将会发生偏差。
我该怎么解决它呢？我应该做我的交叉验证功能吗？
浏览 3提问于2019-08-02得票数 1
因此，在检查了XGB的错误图之后，我决定从sklearn中选择RandomizedSearchCV()，以便对XGB分类器进行参数调整。实际上选择了分类器，然后在k折叠中得到了对验证集的拟合和预测结果。但是当我测试clf.best_estimator_作为我的模型时，在我的test数据集上，它给出了f1-score of 0.80，并且具有{'precision': 0.8688524590163934为什么在验证很低的时候我的分数很低，现在测试集上发生了什么呢？我的模型是对的还是我漏
浏览 4提问于2020-01-29得票数 1
当您运行rs =RandomizedSearchCV.fit(.)时，您可以得到在rs.best_estimator_中找到的最佳估计量。非常感谢。
浏览 3提问于2015-01-16得票数 2
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我正在使用RandomizedSearchCV (sklearn)对我的训练集进行3倍交叉验证的超参数调优。令人惊讶的是，它总是比我的best_score的RandomizedSearchCV属性高一点。 acc = recall_score(y_te
浏览 0提问于2018-04-13得票数 4
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我进行了5次交叉验证(花费了一个多小时)，并将“评分”设置为“f1_weighted”，得到了以下结果： 'C'
浏览 7提问于2020-09-11得票数 0
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我目前正在训练一个关于体育博彩数据的KNeighborsClassifier模型，其结果通常为50/50。 'n_jobs':[1,2,3],}
gs_knn = RandomizedSearchCV
浏览 9提问于2022-06-23得票数 -1
我有一个训练集，我想训练一个神经网络，使用K-折叠交叉验证。
TL;DR:给出了epochs的数量、要使用的params集以及测试集的检查，RandomizedSearchCV是如何训练模型的？当使用不断验证集的“香草”训练时，在每个时代的keras对验证集进行检查之后，在这里也完成了吗？即使是verbose=1，我也看不出剩下的折页上的分数。我看到了，我们可以将callbacks添加到KerasClassifier中，但是，如果KerasClassifier和RandomizedSearchCV
浏览 3提问于2022-06-11得票数 0
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我使用'RandomizedSearchCV'函数来估计随机森林模型的最优参数。我可以使用'best_estimator_'属性来预测我的测试数据吗？我的问题是，在进行随机搜索时，部分数据将被用于验证。所以最好的估计RF模型不会被训练在整个数据集rt上？还是都在引擎盖下处理好了？
浏览 0提问于2021-07-14得票数 0
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