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模型调参和超参数优化的4个工具
作者 Bunmi Akinremi 我清楚地记得两年前参加的一次机器学习黑客马拉松,当时我正处于数据科学职业生涯的初期。这是由尼日利亚数据科学组织的训练营的资格预审黑客马拉松。 该数据集包含有关某些员工的信息。我必须预测员工是否应该升职。在尝试改进和设计功能几天后,该模型的准确率似乎在 80% 左右波动。 我需要做点什么来提高我在排行榜上的分数。我开始手动调整模型——得到了更好的结果。通过更改参数,移动的准确度提高到 82%(这一移动非常重要,任何参加过黑客马拉松的人都会证明这一点!)。很兴奋,我开始调整其
double
2022-08-31
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