我正在使用RandomForestRegressor (scikit-learn python包)。我正在寻找超参数n_estimators和min_samples_split的最佳值，以便在火车数据集( X_train，y_train )上拟合回归者：rfr.score( X_train , y_train )
得
浏览 0提问于2019-08-11得票数 1
在特定情况下，我有一些超参数调优作业，在这些作业中，我希望对超参数调优作业中的超参数网格执行详尽的搜索。我该怎么做呢？我执行纯网格搜索的动机是:我观察到，针对完全离散类型的超参数的超参数调优作业多次评估相同的超参数组合，这是我不想要的。我怀疑这与贝叶斯优化的使用有关。这就是为什么我想对这些情况执行纯网格搜索的原因。
浏览 3提问于2018-01-19得票数 1
2回答
这里是关于科学学习中的超参数优化过程的概述。随机搜索比网格搜索速度快，但方差过大。在其他包中也有其他策略，包括scikit优化、自动滑雪和scikit超带。理想情况下，我希望使用带有基准的代码示例。
浏览 0提问于2019-03-13得票数 11
1回答
我正在使用多类支持向量机和深度学习神经网络。有很多争论是我可以调整的，特别是选择正确的内核。选择理想论点的最佳方式是什么？
浏览 18提问于2016-07-30得票数 1
回答已采纳
当涉及到网格搜索和拟合最终模型时，我有点困惑。我分成两部分:训练和测试。测试集只用于最终评估。我只使用培训数据执行网格搜索。1)不要培养榜样。使用来自网格搜索的最佳模型的参数。2)不要使用网格搜索中最优模型的参数。利用网格搜索中的最佳超参数组合，在全训练集上对模型进行
浏览 2提问于2018-10-28得票数 4
回答已采纳
1回答
我面临的主要问题是调整超参数。这是GANs面临的一个大问题。当我研究超参数调优时，我发现了网格搜索这个名字。因此，我想使用这个网格搜索来调整GANs的超参数。我不知道该怎么介绍这个。或者更好地调整GANs的超参数，然后分享。 谢谢。
浏览 16提问于2021-03-17得票数 0
回答已采纳
1回答
在超参数中: rank，maxiter，regParam，alpha，numItemBlocks，numUserBlocks，有没有什么关键的参数通常能最大限度地提高准确率？我在scala中工作，是否有一个常用的网格搜索过程(我更熟悉python)。
浏览 8提问于2018-02-14得票数 0
H2O群集状态:锁定，健康
gbm网格构建进度：################################################ 100%错误/警告构建网格搜索模型
超参数: col_sample_rate，0.44超参数: col_sample_rate_change_
浏览 5提问于2018-01-03得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在对多个超参数执行网格搜索，这可能需要很长时间。可能会有几个组合远没有效果，如果可能的话，我想在执行网格搜索时使用提前停止，以防止它在每个超参数组合上使用完整的100个时期。如果一个特定的组合在过去的5或10个时期内没有减少一定数量的损失，我想停止测试该超参数组合，并继续测试下一个候选参数。这个是可能的吗？
浏览 22提问于2019-12-15得票数 0
1回答
我想得到超网格的所有行，甚至删除的行。我只使用了以下代码来选择此网格的一个列，但它导致了一个错误：
“无法通过该行访问已删除的行信息。”有人能帮我得到所有行，包括这个超网格中已删除的行吗？
浏览 2提问于2012-08-26得票数 3
回答已采纳
我正在执行RandomForest的超参数调优，如下所示，使用GridSearchCV。
浏览 2提问于2019-04-10得票数 4
回答已采纳
验证集:用于调整模型的超参数(例如，隐藏层数、每层神经元数、.)。
测试集:用于评估模型的性能。我想用网格搜索来选择一个好的网络架构(我的问题不太复杂，数据集也不太大，所以这是可行的)，但我不确定如何将这种三向分割应用于我的问题。这意味着，在进行网格搜索时，我已经使用培训和验证集对模型进行了拟合(即验证集将对模型的外观产生影响)。这意味着，以前的测试集以某种方式变成了新的验证集，我将使用它来选择网格搜索中性能最好的体系结构。
浏览 0提问于2019-08-10得票数 1
回答已采纳
1回答
下面显示的第一个图像是我在搅拌器中的网格的一部分，第二个是在UE4中相同的网格部分。不管出于什么原因，UV一旦被导入UE4，就会被扭曲和出现故障。我试过翻转法线，确保没有超视距重叠，以不同的方式重新导入网格，打开完全精确的超视距，但似乎没有什么能修复它。如果有人知道怎么解决这个问题，请告诉我。谢谢！:)📷
浏览 0提问于2021-08-23得票数 0
回答已采纳
我知道在H2O中有不同的方法来执行超参数优化，比如H2OGridSearch，H2ORandomSearch。然而，当我们使用H2OAutoML一次训练多个模型时，是否有一种方法可以包含超参数优化方法？它是否已经将其包含为默认设置？任何输入都是有益的。
浏览 2提问于2020-07-09得票数 1
如果我有许多超参数要调优，每个超参数都可以表示为任意长度的向量，例如神经元数量= [4, 8, 16]，学习率= [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001]，那么全网格搜索的计算复杂度是多少？要调优的不同超参数的数量是否为多项式？
浏览 26提问于2019-08-17得票数 2
正如我之前测试过的，由于有大量的超参数，一般的超参数优化算法(网格搜索和随机搜索)是不够的。我可以使用PBT或贝叶斯优化来调整网络结构吗？一般来说，除了网格搜索和随机搜索之外，是否有优化方法来调整隐藏层的大小或隐藏层的数目？
浏览 13提问于2022-12-04得票数 1
我在一个windows窗体中有一个Insecuress超网格控件。外面有一个“Add new”按钮，用于在网格中插入新行。我面临的问题是，当我单击网格外的按钮时，当我编辑网格内的单元格时，该单元格不会失去焦点。因此，编辑后的新值不会更新到其基础数据源。那么，你有什么办法来解开超网格单元的焦点吗？这种情况也可能适用于正常的GridView。
浏览 0提问于2012-07-05得票数 3
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
