在机器学习领域,模型搜索是一种通过自动化方法寻找最优参数配置的技术。它可以帮助我们在给定的模型结构下,找到最佳的超参数组合,以提高模型的性能和泛化能力。
模型搜索可以分为两种类型:网格搜索和随机搜索。网格搜索是一种穷举搜索方法,它通过遍历预定义的参数组合来寻找最佳配置。而随机搜索则是在参数空间中随机采样一组参数进行评估,以找到最优的参数组合。
优势:
应用场景:
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