【超参数调优代码】交叉验证的编写步骤 |
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# 超参数调优
# 1. 定义参数网格
param_grid = {'penalty': ['l1', 'l2', 'elasticnet'],
'C': [0.1, 1, 10]}
# 2. 创建GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid, cv=5)
# 3. 在数据集上执行网格搜索
grid_search.fit(X, y)
# 4. 获取最佳模型
best_model = grid_search.best_estimator_
思考
超参数调优的代码通常会放在模型训练的前面或中间部分。它的目的是通过尝试不同的超参数组合来找到最佳模型配置。 在给定的代码中，超参数调优的部分是以下代码段： param_grid = {'penalty': ['l1', 'l2', 'elasticnet'], 'C': [0.1, 1, 10]} grid_search = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid, cv=5)这段代码定义了一个参数网格param_grid，其中包含了待调优的超参数的不同取值。然后，通过GridSearchCV进行交叉验证的网格搜索来寻找最佳模型。 这段代码可以放在模型训练的前面或中间位置，用于搜索最佳超参数配置。一般来说，建议在模型训练之前进行超参数调优，以确保选择最佳的模型配置。最佳模型的选择通常是通过在训练集上进行交叉验证来确定的。 因此，可以将超参数调优的代码放在模型训练代码之前，例如： param_grid = {'penalty': ['l1', 'l2', 'elasticnet'], 'C': [0.1, 1, 10]} grid_search = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid, cv=5) # 执行超参数调优 grid_search.fit(X, y) # 获取最佳模型 best_model = grid_search.best_estimator_ # 使用最佳模型进行训练和预测 best_model.fit(X, y)在这段代码中，超参数调优的结果会保存在grid_search对象中，可以通过grid_search.best_estimator_获取最佳模型。然后，可以使用最佳模型进行训练和预测。 |
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