Qu'est-ce qu'un algorithme de recherche de grille ?
Qu'est-ce qu'un algorithme de recherche de grille ?

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Anonim

Grille - recherche est le processus de numérisation des données pour configurer les paramètres optimaux pour un modèle donné. Selon le type de modèle utilisé, certains paramètres sont nécessaires. Grille - recherche peut être appliqué à travers l'apprentissage automatique pour calculer les meilleurs paramètres à utiliser pour un modèle donné.

Compte tenu de cela, à quoi sert la recherche par grille ?

Grille - chercher est utilisé pour trouver les hyperparamètres optimaux d'un modèle qui donnent les prédictions les plus "précises".

À côté de ci-dessus, quelle est la technique de recherche par grille et comment peut-elle être appliquée pour optimiser un algorithme d'apprentissage ? En général: recherche de grille est un technique à trouve bonnes valeurs pour les paramètres du modèle qui ne peut pas être optimisé directement. Il fonctionne en définissant un la grille sur les paramètres du modèle, puis en évaluant les performances du modèle pour chaque point de la la grille (à l'aide d'un ensemble de validation (ou CV), pas le entraînement Les données).

Sachez également qu'est-ce que la recherche par grille en Python ?

Une introduction à Recherche de grille . Cet article expliquera en termes simples ce que recherche de grille est et comment mettre en œuvre recherche de grille utiliser sklearn dans python . Quel est recherche de grille ? Recherche de grille est le processus consistant à effectuer un réglage d'hyperparamètres afin de déterminer les valeurs optimales pour un modèle donné.

Qu'est-ce que la grille de paramètres ?

Les grille de paramètres à explorer, en tant qu'estimateur de mappage de dictionnaire paramètres aux séquences de valeurs autorisées. Un dict vide signifie par défaut paramètres . Une séquence de dicts signifie une séquence de grilles à rechercher, et est utile pour éviter d'explorer paramètre combinaisons qui n'ont aucun sens ou n'ont aucun effet.

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