从最优超参数的字典项创建列表
是指根据机器学习模型的超参数字典项，生成一个包含所有可能超参数组合的列表。超参数是在训练模型之前设置的参数，它们不是通过训练数据学习得到的，而是由开发者手动指定的。
创建列表的目的是为了通过遍历所有可能的超参数组合，找到最优的超参数配置，以提高模型的性能和准确度。通常情况下，超参数的选择对模型的性能有着重要影响，因此通过尝试不同的超参数组合来找到最佳配置是一种常见的优化方法。
以下是创建列表的步骤：
- 定义超参数字典项：根据模型的需求，定义一个包含各种超参数及其可能取值的字典项。例如，对于支持向量机模型，可以包含超参数C和kernel，分别表示正则化参数和核函数的选择。
- 生成超参数组合：使用嵌套循环或其他方法，遍历超参数字典项中的每个超参数及其可能取值，生成所有可能的超参数组合。例如，如果超参数字典项包含C和kernel，分别有[0.1, 1, 10]和['linear', 'rbf']作为可能取值，那么生成的超参数组合列表将包含6个元素：[(0.1, 'linear'), (0.1, 'rbf'), (1, 'linear'), (1, 'rbf'), (10, 'linear'), (10, 'rbf')]。
- 应用场景：创建超参数组合列表后，可以将其用于模型的训练和评估过程。通过遍历列表中的每个超参数组合，训练模型并评估其性能，最终选择具有最佳性能的超参数配置。
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GridSearch返回比默认配置更糟糕的结果
machine-learning
我使用下面的代码来精确计算分数。为什么默认配置比GridSearch提供更好的结果？
默认配置
clf = svm.SVC(kernel='rbf', gamma='auto')
clf.fit(x_train, y_train.values.ravel())
y_train_pred = clf.predict(x_train)
y_test_pred = clf.predict(x_test)
print('Train set a
浏览 0提问于2019-06-30得票数 2
1回答
支持向量机(SVC)的Grid_search (RandomizedSearchCV)非常慢
python、scikit-learn、svm、hyperparameter-tuning、grid-search
我正在测试支持向量机的超参数，但是，当我求助于Gridsearch或RandomizedSearchCV时，我无法获得分辨率，因为处理时间超过了几个小时。
我的数据集相对较小: 4303行和67个属性，有四个类(分类问题)。
以下是经过测试的参数：
params =[{'C': [0.1,1, 10, 100],
'kernel': ['poly','sigmoid','linear','rbf'],
'gamma': [1,0.1,0.01,0
浏览 0提问于2022-12-08得票数 1
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交叉验证与超参数整定工作流
python、cross-validation、hyperparameter-tuning
在阅读了大量关于交叉验证的文章之后，我现在感到困惑了。我知道交叉验证用于评估模型性能，并用于从多个算法中选择最佳算法。在选择最佳模型后(通过检验CV分数的均值和标准差)，我们在整个数据集(训练和验证集)上对该模型进行训练，并将其用于现实世界的预测。
假设在交叉验证中使用的三种算法中，我选择了最好的一种。我不明白的是，在这个过程中，我们什么时候调整超参数？我们是在交叉验证过程中使用嵌套交叉验证来调优超参数，还是首先通过交叉验证选择性能最好的算法，然后只为该算法调优超参数？
PS:我将数据集分为训练、测试和有效，在这里我使用训练集和测试集来构建和测试我的模型(这包括所有的预处理步骤和嵌套的cv)，
浏览 0提问于2021-11-24得票数 2
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在R中调整线性支持向量机模型时，是否有负极子的存在？
r、machine-learning、svm
我使用下面的调优代码来为我的svn模型找到最好的情况和epsilon。
tuneResult <- tune(
svm,
labels ~ .,
data = dataset,
ranges = list(epsilon = seq(-5.0, 5, 0.1), cost = 2^(0:3)))
但令人惊讶的是，它暗示了cost = 4和epsilon = -5！
然后，我用这些参数训练了模型，并用confusionMatrix进行了测试。不幸的是，模型不像没有这些参数的模型那样精确。
model1 <- svm(labels ~ ., da
浏览 0提问于2018-08-15得票数 1
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NaiveBayes分类器的超参数整定
machine-learning、scikit-learn、naive-bayes-classifier、hyperparameter、hyperparameter-tuning
我对机器学习相当陌生，我知道分类器的超参数调优的概念，并且我遇到了一些这种技术的例子。但是，我试图在任务中使用滑雪板的NaiveBayes分类器，但我不确定应该尝试的参数的值。
我想要的是这样的东西，但是对于GaussianNB()分类器，而不是支持向量机：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
C=[0.05,0.1,0.2,0.3,0.25,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1]
gamma=[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0]
kernel=['rbf'
浏览 0提问于2020-05-04得票数 2
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一种支持向量机，得到全部-1
python、image、scikit-learn、svm
我正在做一个二进制分类，它只返回图像的“是”或“否”。因为我只得到了的一个类的图像，所以我想在“目标”和“离群点”之间进行分类。
例如，我正在给消防员分类。
我正在使用Scikit学习svm.OneClassSVM()。然而，在对模型进行训练之后，我每次都得到了"-1“，甚至用于预测训练数据。
这是我的代码：
X_train = []
for subdir, dirs, files in os.walk("training"):
for imagePath in files:
print ("path = ", imageP
浏览 0提问于2016-05-24得票数 5
2回答
GridSeachCV在ML模型上表现不佳
random-forest、decision-trees、svm、overfitting、grid-search
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
svm2=SVC()
grid={
'C': [0.1, 1, 10, 100, 1000],
'kernel': ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid'],
'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001]
}
svm_g
浏览 0提问于2021-10-09得票数 0
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交叉验证后使用训练测试确定最优算法使用？
machine-learning-model、training、cross-validation
我对在数据集上训练不同的算法和观察性能指标很感兴趣。目前，我的方法是对训练数据进行不同的算法训练，然后在测试集上进行性能评估。然后，我使用带有交叉验证的GridSearch来为性能最好的模型找到最优的超参数，然后再用这些参数进行测试。
我对交叉验证有点困惑--这是正确的方法吗?还是有一种方法可以/应该对所有模型进行交叉验证？
浏览 0提问于2022-04-22得票数 1
1回答
列车上的支持向量机及试验
r、machine-learning、statistics、svm
我试图在我的训练和测试数据集上运行不同类型的SVM回归。我所有的代码都在工作，但我觉得我没有正确地运行它，因为在训练和测试中都获得了>0.95的精度，这是肯定的。
下面是我如何运行回归的代码。数据集太大，无法上传(10000行等)，但包含所有已缩放的数值变量。
我想我是在它自己的模型上运行测试，而不是在火车模型上运行，但是我想不出如何改变它。我想这和所有支持向量机的错误是一样的，所以我上传了两种方法，为了保持整洁。
我希望我已经解释得足够好了，如果不能的话，可以改头换面。
##non linear methods
set.seed(123)
poly.tune = tune.svm(de
浏览 0提问于2017-03-17得票数 0
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交叉验证是如何执行的，GridSearchCV()是如何具体执行的？
python、keras、neural-network、cross-validation
(和或)是如何在scikit中实现的？我想知道以下几点:在使用这些技术之一时，如何考虑以下几个方面：
验证集
模型选择
超参数调谐
预测
？下面是一幅总结了我的困惑的图片：
什么时候和多久发生一次？为了保持简单，让我们假设一个单独的神经网络作为我们的模型。我迄今为止的理解是：
在第一次迭代中，该模型适用于训练褶皱，分为不同的褶皱。在这里，我已经挣扎了:模型是在单个折叠上训练，然后在验证折叠上测试吗？接下来的折叠会发生什么？模型是否保持其第一次训练折叠所获得的权重，还是为下一次训练重新初始化？
更准确地说:在第一次迭代中，模型是否适合于四次，是否在所有折叠之间
浏览 7提问于2019-10-15得票数 3
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核PCA约简的核参数和超参数的选择
python、scikit-learn
我在读
我试图优化一个无监督的核主成分分析算法。以下是一些背景：
另一种方法，这一次完全没有监督，是选择内核和超参数，产生最低的重建误差。然而，重建并不像线性PCA那样容易。
……
幸运的是，可以在原始空间中找到一个映射到重构点附近的点。这就是所谓的重建前图像。一旦你有了这个预图像，你就可以测量它与原始实例的平方距离.然后，您可以选择内核和超参数，以最小化此重建前图像错误。
一种方法是训练一个有监督的回归模型，以投影实例为训练集，以原始实例为目标。
现在，您可以使用网格搜索和交叉验证来查找内核和超参数，以最小化图像前重建错误。
本书中提供的无需交叉验证进行重建的代码是：
rbf
浏览 1提问于2018-11-30得票数 2
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基于python Grid search的高斯过程回归超参数优化
python、numpy、scikit-learn、hyperparameters、gaussian-process
我开始使用Sklearn库使用我自己的数据点学习高斯回归，如下所示。虽然我得到了结果，但它是不准确的，因为我没有做超参数优化。我在谷歌上搜索了几次，还写了gridsearch代码。但是代码并没有像预期的那样运行。我不知道我在哪里弄错了，请提前帮助和感谢。
输入和输出数据示例如下所示
X_tr= [10.8204 7.67418 7.83013 8.30996 8.1567 6.94831 14.8673 7.69338 7.67702 12.7542 11.847]
y_tr= [1965.21 854.386 909.126 1094.06 1012.6 607.299 2294.
浏览 2提问于2020-07-06得票数 3
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如何防止测试数据泄漏到机器学习算法的训练过程中？
machine-learning、training、model-evaluations、data-leakage
我在许多不同的来源中看到，我需要将我的数据分成一个训练集和一个测试集。然后，我必须确保算法只对训练数据进行训练，并尽量避免测试数据泄漏到训练过程中。
为了避免学习不重要的数据细节(这将提高算法的泛化能力)，我可以将训练数据进一步分割成适当的训练集和验证集，并选择算法的参数，为所有这些分割提供最佳的平均性能。
最后，我在测试集上对我的算法进行了评估，得到了一些数字: MSE，RMSE，等等。但是这些数字是否真的表明，我的算法有多好，并且它们不受测试集的影响？
当然，我没有在训练期间使用我的测试数据，但是我得到的算法参数只对这种分割成训练和测试集的参数有效。如果我以不同的方式分割数据，我将得到不同
浏览 0提问于2020-01-23得票数 1
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机器学习算法和交叉验证--最佳实践
machine-learning、python、regression
我是机器学习的新手，我从数学的角度研究算法背后的主要概念。我还试图开始使用sklearn库实现一些用于回归的算法。
我想总结一下ML的主要步骤，并提出以下问题：
我了解数据集，清理和准备，为这类数据集确定一套合适的算法。
训练算法，查看性能，选择最优的算法。
基于交叉验证的随机或网格搜索算法的超参数整定
我有最佳的参数训练算法，我用这样的参数来训练算法。
现在出现的问题是，我不知道该怎么办。
我是否可以考虑用最好的参数来训练算法，同时执行交叉验证？或者让我在没有交叉验证的情况下训练算法？
简而言之，模型投入生产是经过交叉验证的模型(例如，在步骤4中使用KFold进行培训)还是未经培训的模型(步
浏览 0提问于2021-02-09得票数 0
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我是否需要使用Gridsearch中的超级参数来训练整个训练集以获得最终的模型？
classification、hyperparameter、grid-search、gridsearchcv
我只想确定我是在正确的线路，所以请纠正我，如果错了。我正在测试哪一个超分器是最适合我的数据X，y，其中X是特征，y是目标。X，Y是用我的训练装置做的。我也有一个测试集。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# split train into target and features
y = Train['target']
X = Train.drop(['target'], axis = 1)
X = pd.get_dummies(X)
#split test dat
浏览 0提问于2020-02-07得票数 3
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从滑雪板中判定边界
python、machine-learning、svm、scikit-learn
假设我们有一个简单的支持向量机训练案例和训练目标。
from sklearn import svm
>>> X = [[0, 0], [2, 2]]
>>> y = [0.5, 2.5]
>>> clf = svm.SVR()
>>> clf.fit(X, y)
SVR(C=1.0, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3,
epsilon=0.1, gamma=0.0, kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False,
rando
浏览 4提问于2013-09-27得票数 1
1回答
支持向量机内核的速度？线性vs RBF vs Poly
python、scikit-learn、svm
我在Python中使用scikitlearn创建一些SVM模型，同时尝试不同的内核。代码非常简单，并遵循以下形式：
from sklearn import svm
clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1, gamma=0.1)
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, gamma=0.1)
clf = svm.SVC(kernel='poly', C=1, gamma=0.1)
t0 = time()
clf.fit(X_train, y_train)
print "Traini
浏览 1提问于2017-04-21得票数 8
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1回答
在没有开发集时进行超参数搜索
hyperparameter-tuning、hyperparameter
我有一个火车和一个测试集，没有开发(开发)集。我正在训练一个关于训练集的模型，并寻找能够最终最大限度地提高测试集准确性的最佳超参数(这几乎是一个正常的机器学习场景)。这是我的困惑:我们通常在开发集(而不是测试集)上进行超参数调优以找到最佳的超参数，然后使用这些最佳的超参数来训练我们的模型，最后在测试集上测试它。但是，当没有开发集时，我有两个问题：
如果我们在测试集上进行超参数搜索，会有问题吗？有人可能会说，这显然是有问题的，但我说，超参数搜索就像每次从零开始训练一个模型，使用一个超参数组合并选择最佳组合，而不是从以前的超参数搜索中学习，所以这是否仍然有问题？
如果第一个选项有问题，我是否应该将
浏览 0提问于2021-06-25得票数 1
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参数选择和k-折叠交叉验证
machine-learning、svm、cross-validation、hyperparameters
我有一个数据集，需要对整个数据集进行交叉验证，例如，10倍的交叉验证。我想用径向基函数( RBF )核进行参数选择(RBF核有两个参数:C和γ)。通常，人们使用开发集来选择支持向量机的超参数，然后在开发集的基础上使用最优的超参数，并将其应用到测试集中进行评估。但是，在我的示例中，原始数据集被划分为10个子集。然后，使用对其余9个子集进行训练的分类器来测试一个子集。很明显，我们没有固定的训练和测试数据。在这种情况下，我应该如何进行超参数选择？
浏览 2提问于2016-05-06得票数 2
1回答
sklearn GridSearchCV给出了有问题的结果
python、scikit-learn、regression、grid-search、gridsearchcv
我有输入数据X _ 使用尺寸(477 X 200)和y进行训练 _ 训练长度为477。我想使用支持向量机回归器，我正在做网格搜索。 param_grid = {'kernel': ['poly', 'rbf', 'linear','sigmoid'], 'degree': [2,3,4,5], 'C':[0.01,0.1,0.3,0.5,0.7,1,1.5,2,5,10]}
grid = GridSearchCV(estimator=regressor_2, param_grid=
浏览 29提问于2021-03-01得票数 0
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