随着经济社会发展和生活水平提高，人们对天气预报的要求越来越高。天气与每个人的生活息息相关，影响国民经济和国家安全。 天气预报也不只是单纯的第二天的温度和晴雨预报，它可以细分为很多种类。...在这1小时里，由于观测资料的密度不够高，使得输入场并不是理想的准确的，特别是湿度场，往往过于平滑，使得输入模式的初始场中，辐散场、非绝热加热与湿度场之间缺乏一致性，动力、热力过程与水分循环不协调。...光流法结果的引入 在训练中，眼控的小伙伴们发现，在非常临近的时间段内(大概5-20分钟，1-4帧的范围)，传统的光流外推法的结果是优于我们模型的结果的。...风向风速、温度、湿度、气压等对云的移动与变化都会有影响。而如果将这些信息也放入模型中，可以使模型学习到这种关系，势必会使得模型的预测效果在理论上更加有说服力。...在我们眼控科技中，气象领域和ai领域的小伙伴正在通力合作，尝试将这些数据融合进模型中。期待在不久的将来，能看到相比现在更佳的成果。 ---- 作者：眼控人工智能研究院 责编：李锋才
总第102篇 前言 我们知道每个模型都有很多参数是可以调节的，比如SVM中使用什么样的核函数以及C值的大小，决策树中树的深度等。...在特征选好、基础模型选好以后我们可以通过调整模型的这些参数来提高模型准确率。每个模型有很多参数，而每个参数又有很多不同的取值，我们该怎么调，最简单的一个方法就是一个一个试。...refit:默认为True,程序将会以交叉验证训练集得到的最佳参数，重新对所有可用的训练集与开发集进行，作为最终用于性能评估的最佳模型参数。...：偶尔输出，>1：对每个子模型都输出 pre_dispatch:控制job数量，避免job过多出现内存错误 GridSearchCV对象 cv_results_:用来输出cv结果的，可以是字典形式也可以是...(iris.data, iris.target) ------------------------------------------------------ GridSearchCV(cv=None,
Python Scikit-Learn 中级教程：网格搜索和交叉验证 在机器学习中，选择合适的模型超参数是提高模型性能的关键一步。...本篇博客将深入介绍如何使用 Scikit-Learn 中的网格搜索和交叉验证来优化模型。 1. 网格搜索 网格搜索是一种通过遍历指定参数组合的方法，找到模型最佳超参数的技术。...Scikit-Learn 中的 GridSearchCV 类提供了方便的网格搜索功能。...5 grid_search_cv = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5) # 在训练集上执行网格搜索和交叉验证 grid_search_cv.fit(X_train...通过使用 Scikit-Learn 提供的 GridSearchCV 和 cross_val_score，我们能够方便地找到最佳超参数组合，并更全面地评估模型性能。
点关注，不迷路，定期更新干货算法笔记~ 可视化分析是CV中常用的技巧，通过可视化分析，可以发现模型在学习过程中重点关注了图像中的哪部分区域，帮助我们debug模型学习过程中可能存在的问题。...例如在图像分类任务中，可以通过可视化分析，来看模型最关注的图像区域是对于分类至关重要的关键实体，还是背景，进而推断模型目前的学习情况。 那么如何可视化CV模型呢？...这个梯度也会在每个feature map的维度进行Gobal Average Pooling，公式可以表示如下： 2 ViT可视化 随着Transformer在CV领域的应用，ViT最近逐渐成为非常火的图像...用上一层累乘的attention矩阵，与当前层直接从模型中获取的attention矩阵相乘，模拟了输入是上一层attention加权融合后的结果。...代码中直接使用了cv2的resize函数，这个函数通过双线性插值的方法将输入矩阵扩大成和原图像相同的尺寸。
,y_train) print("模型最高得分：\n{:.2%}".format(grid.best_score_)) print("模型最高得分时的参数：\n{}".format...,y_test))) 输出 训练集形态: (150, 2) 测试集形态: (50, 2) 模型最高得分： 90.00% 模型最高得分时的参数： 'alpha': 0.0001, 'hidden_layer_sizes...：['setosa']: 14.4.3案例 #使用管道，Pipeline()方法与make_pipeline()等同 pipeline = Pipeline([('scaler',StandardScaler...(pipe,params,cv=6) grid.fit(X,y) print("GridSearchCV处理后，最佳模型是：{}".format(grid.best_params..._)) print("GridSearchCV处理后，模型最佳得分：{:.2%}".format(grid.best_score_)) GridSearchCV处理后，最佳模型是：{'reg
在尝试了所有的组合之后，搜索将保留导致最佳分数的参数，以便您可以使用它们来构建最终的模型。 随机搜索采用的方法与网格稍有不同。...我们也可以看到最好的分数: >>> random_cv.best_score_ 0.8690868090696587 我们得到了87%左右的决定系数比基础模型提高了4% Sklearn GridSearchCV...3倍CV, GridSearchCV将必须适合随机森林41040次。...() grid_cv = GridSearchCV(forest, new_params, n_jobs=-1) 我不需要指定评分和CV，因为我们使用的是默认设置，所以不需要指定。...让我们看看他们与RandomizedSearchCV有多少不同: >>> grid_cv.best_score_ 0.8696576413066612 你感到惊讶吗?我也是。结果的差别很小。
) print("模型最高得分：\n使用{:.2%}".format(grid.best_score_)) print("模型最高得分时的参数：\n{}".format(grid.best_params...GridSearchCV拆分训练集和验证集，不是train_test_split拆分的训练集和验证集，而是在train_test_split拆分基础上再拆分。...(pipe,params,cv=6) grid.fit(X,y) print("GridSearchCV处理后，最佳模型是：{}".format(grid.best_params_)) print...("GridSearchCV处理后，模型最佳得分：{:.2%}".format(grid.best_score_)) 输出 GridSearchCV处理后，最佳模型是：{'reg': RandomForestRegressor...,y_test))) 输出 模型训练得分：100.00% 模型测试得分：100.00% 不用选择，仅仅通过StandardScaler()缩放，再用LinearRegression进行拟合，最后测试集与训练集得分均为
image.png 从上图中可以看出，几个集成回归模型都在测试集上取得0.8以上的得分。 决策树回归模型和额外树回归模型在训练集上取得了满分，与测试集结果差距大，说明这2种模型容易过拟合。...sklearn.model_selection库中有GridSearchCV方法，作用是搜索模型的最优参数。...#sklearn.model_selection.GridSearchCV 调用sklearn.model_selection库中的GridSearchCV对象时，需要传入4个参数，第1个参数是模型对象...(xgb_model, param_grid, cv=cv_split, scoring='neg_mean_squared_error') grid.fit(X, y) print('GridSearchCV...则这3个参数的组合有4*10*2=80种，与上面查看参数迭代器的长度的结果一致。
例如：训练 10 个 classes，检查它是否提高了 CV -> 提交扩展到 20 个classes，检查 CV，然后再次提交如果一切顺利，就在完整数据集上进行训练。3....长话短说：训练模型尺寸：小保存权重并在更大的图像尺寸上重新训练模型再次保存权重并重新训练最终图像大小这个过程将会获得更快的收敛和更好的性能。6....Depthwise Convs使用 Depthwise Convs 而不是 Regular Convs：这个概念首先是在 MobileNet 论文中引入的，最近与 ConvNext 架构相关的讨论中它再次出现...学习率在模型训练期间更改 learning_rate：慢的 lr 需要太长的时间，而快的 lr 可能无法帮助你的模型收敛，使用这个逻辑，我们应该使用动态学习率。...图像中的微小变化确实可以帮助模型提高对图像内部特征的理解。使用正确的图像增强可以真正帮助您的模型。此外，在训练模型时可视化结果，以确保它们了解的是特征而不是背景！
关于交叉验证,我在之前的文章中已经进行了简单的介绍,而现在我们则通过几个更加详尽的例子.详细的介绍 CV %matplotlib inline import numpy as np from sklearn.model_selection...cv=5) print(scores_clf_svc_cv) print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores_clf_svc_cv.mean(), scores_clf_svc_cv.std....std() * 2)) F1: 0.98 (+/- 0.03) 同时也正是这些特性使得,cv与数据转化以及pipline(sklearn中的管道机制)变得更加契合 from sklearn import...0.96666667 1. 0.96666667 0.96666667 1. ] test_recall_micro: 0.98 (+/- 0.03) 关于Sklearn中的CV...,比如StratifiedShuffleSplit重复分层KFold,实现了每个K中各类别的比例与原数据集大致一致,而RepeatedStratifiedKFold 可用于在每次重复中用不同的随机化重复分层
例如：训练 10 个 classes，检查它是否提高了 CV -> 提交 扩展到 20 个classes，检查 CV，然后再次提交 如果一切顺利，就在完整数据集上进行训练。 3....长话短说： 训练模型尺寸：小 保存权重并在更大的图像尺寸上重新训练模型 再次保存权重并重新训练最终图像大小 这个过程将会获得更快的收敛和更好的性能。 6....Depthwise Convs 使用 Depthwise Convs 而不是 Regular Convs： 这个概念[6]首先是在 MobileNet 论文中引入的，最近与 ConvNext 架构相关的讨论中它再次出现...学习率 在模型训练期间更改 learning_rate： 慢的 lr 需要太长的时间，而快的 lr 可能无法帮助你的模型收敛，使用这个逻辑，我们应该使用动态学习率。...图像中的微小变化确实可以帮助模型提高对图像内部特征的理解。使用正确的图像增强可以真正帮助您的模型。此外，在训练模型时可视化结果，以确保它们了解的是特征而不是背景！
SelectKBest(score_func=f_regression, k=10) X_selected = selector.fit_transform(X_scaled, data['target']) 模型选择与超参数调优...我们可以使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV来搜索最佳的超参数组合。...以下是一个简单的示例： from sklearn.model_selection import GridSearchCV from xgboost import XGBRegressor # 定义模型...进行超参数调优 grid_search = GridSearchCV(estimator=xgb_model, param_grid=param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error...然后，我们选择了XGBoost作为模型，并使用GridSearchCV进行超参数调优。最后，我们评估了模型的性能。
模型选择与调优 目标 说明交叉验证过程 说明参数搜索过程 应用GirdSearchCV实现算法参数的调优 应用 Facebook 签到位置预测调优 什么是交叉验证（cross validation） 定义...将拿到的训练数据，分为训练和验证集，以下图为例：将数据分成4份，其中一份作为验证集，然后经过4次（组）的测试，每次都更换不同的验证集，即得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果。...[img202108131021401.png] 模型选择与调优API sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid=None,cv...:每次交叉验证后的验证集准确率结果和训练集准确率结果 鸢尾花案例增加K值调优 使用GridSearchCV构建估计器 def knn_iris_gscv(): """ 用KNN算法对鸢尾花进行分类..., param_grid=param_dict, cv=10) estimator.fit(x_train, y_train) # 5）模型评估 # 方法1：直接比对真实值和预测值
嵌套交叉验证(nested cross validation)选择算法（外循环通过k折等进行参数优化，内循环使用交叉验证），对特定数据集进行模型选择。...嵌套交叉验证外部有一个k折交叉验证将数据分为训练集和测试集，内部交叉验证用于选择模型算法。 下图演示了一个5折外层交叉沿则和2折内部交叉验证组成的嵌套交叉验证，也被称为5*2交叉验证： ?...SVM分类器的预测准确率代码实现： 1gs = GridSearchCV(estimator=pipe_svc, 2 param_grid=param_grid,...use cv=2 7# in the GridSearchCV above to produce 8# the 5 x 2 nested CV that is shown in the figure...+/- %.3f' % (np.mean(scores), np.std(scores))) CV accuracy: 0.921 +/- 0.029 从上面的两种算法的结果可以选择出最优的算法哦～
这个包为 PyTorch 模型提供与 scikit-learn 兼容的 API。...这是模型参数名和要尝试的值数组的映射。 默认使用精度作为优化的分数，但其他分数可以在GridSearchCV构造函数的score参数中指定。...GridSearchCV将为每个参数组合构建一个模型进行评估。并且使用默认的3倍交叉验证，这些都是可以通过参数来进行设置的。...=param_grid, n_jobs=-1, cv=3) grid_result = grid.fit(X, Y) 通过将GridSearchCV构造函数中的n_jobs参数设置为 -1表示将使用机器上的所有核心...一个更大的网络需要更多的训练，至少批大小和epoch的数量应该与神经元的数量一起优化。
作者：李祖贤 深圳大学，Datawhale高校群成员 机器学习分为两类基本问题----回归与分类。在之前的文章中，也介绍了很多基本的机器学习模型。...但是，当我们建立好了相关模型以后我们怎么评价我们建立的模型的好坏以及优化我们建立的模型呢？那本次分享的内容就是关于机器学习模型评估与超参数调优的。...三、 使用学习和验证曲线调试算法 如果模型过于复杂，即模型有太多的自由度或者参数，就会有过拟合的风险（高方差）；而模型过于简单，则会有欠拟合的风险(高偏差)。 ?...（注意参数与超参数的区别：参数可以通过优化算法进行优化，如逻辑回归的系数；超参数是不能用优化模型进行优化的，如正则话的系数。）...将不同的指标与GridSearch结合 # 将不同的指标与GridSearch结合 from sklearn.metrics import make_scorer,f1_score scorer = make_scorer
sklearn.datasets import load_iris print(load_iris().DESCR) 与上图中文文档的图对照阅读，可以加强对数据集的理解。...获取训练集和测试集后，实例化模型对象，使用模型对象的fit方法进行训练，使用模型对象的score方法对模型评分。...=cv_split) print(score_ndarray) score_ndarray.mean() 4.Pipeline和GridSearchCV结合使用 Pipeline和GridSearchCV...变量param_grid里面有4个键值对，即对模型的4个参数搜索最优参数。...': 'rbf'} 0.9789473684210527 5.模型检验 使用sklearn.metrics库中的classification_report方法检验上一步得出的最优模型分类效果。
（或矩阵数组）的某些通道拆分复制给对应的输出矩阵（或矩阵数组）的某些通道（通道复制）】函数 cv.mixChannels； 学会使用【通道阀值】函数 cv.inRange。...3. cv.merge() 函数解释 3.1 函数使用 cv.merge(mv [, dst]) 3.2 参数说明 参数 说明 mv 表示需要 被合并的输入矩阵或vector容器的阵列， 这个mv参数中所有的矩阵必须有着一样的尺寸和深度...dst 表示输出数组或矩阵向量,大小和深度必须与src[0]相同。 fromTo 表示指定被复制通道与要复制到的位置组成的索引对。...cv.inRange()函数的作用是可以提取你想要的颜色，并把该颜色的区域设置为白色，其余的设置为黑色。 6....通道分离 BGR 单独通道图像的显示 6.1 实例代码 import cv2 as cv def split_demo(): img = cv.imread('.
导言 在机器学习中，选择合适的模型和调优合适的超参数是提高模型性能的关键步骤。CatBoost作为一种强大的梯度提升算法，具有许多可调节的超参数，通过合理选择和调优这些超参数可以提高模型的性能。...本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行超参数调优与模型选择，并提供相应的代码示例。 数据准备 首先，我们需要加载数据并准备用于模型训练。...以下是一个简单的示例： from catboost import CatBoostClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV...print("Random Forest Cross Validation Scores:", rf_scores) 结论 通过本教程，您学习了如何在Python中使用CatBoost进行超参数调优与模型选择...通过调优合适的超参数和选择合适的模型，可以提高模型的性能和泛化能力，从而更好地解决实际问题。 通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用CatBoost进行超参数调优与模型选择。
数据导入与预处理 该数据可在kaggle网站下载，这里我们先通过pandas读入数据。...Survived'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=22) 模型训练与评估...，发现模型的精度并不是很高。...(result.mean()) # result # 0.772279536942 模型调优 我们可以设置不同的参数，对模型进行调优，这里以max_depth为例，定义函数，求出最好的参数。...当划分不同的数据集时，可能结果都一样。 不能选择多参数。当需要多参数进行调优时，代码量会变的很多（多次嵌套循环）。 为了解决这些问题，sklearn提供GridSearchCV方法。
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