什么是Grid Search？ - 知乎
Grid Search：调参手段，调整结果必然是与初始情况下，表现情况更好了（eg分类准确更高了），所以必然有 评价指标，用来区分什么情况是好，什么情况是坏；一般情况下，该指标越 …
为什么网格搜索出来的参数在测试集上的表现并不是最好的？ - 知乎
May 19, 2022 · 如果训练集的参数在验证集的效果不佳，要么说明你的模型 过拟合 了，要么说明训练集和 验证集 的分布差距过大；但是还有一种可能就是其实Grid Search当你的特征是 连续 …
Pytorch构建的模型，可以用GridSearchCV调参吗？ - 知乎
Oct 8, 2021 · 最近才开始学习人工神经网络这一块，目前遇到了一些难题，想用网格搜索的方法调参，然后看网上的视频课都…
optuna和gridsearchCV两种都是找最好参数，那么利弊是啥呢？
如果不考虑时间和性能开销的话，是不是gridsearchCV理论上一定会比optuna好？
关于深度学习中超参数优化方法中的随机搜索和网格搜索的解释？
Mar 21, 2017 · 同时，Grid Search适合重复的、迭代的进行。 以上面的数据为例，如果在linear kernel的情况下，最合适的C值显示为1，那么说明我们高估了C值的范围，我们应该降低C值 …
如何用sklearn对随机森林调参? - 知乎
在 SKLearn 中，随机森林算法被封装在 RandomForestClassifier 和 RandomForestRegressor 两个类中，分别用于分类和回归问题。这两个类提供了丰富的参数和方法，使得我们可以轻松地 …
【Python-机器学习】sklearn 中的调参炼金术——GridSearchCV 网 …
炼金术的两大方法：网格搜索交叉验证 + 随机搜索交叉验证 在最主流的机器学习包 Sciki-Learn 中，就有现成的 GridSearchCV 类，方便我们直接调用。 关于网格搜索，sklearn文档的说明说 …
模型调参（二）调参方法与XGBoost调参工具开发 - 知乎
Aug 14, 2021 · Model-Free方法 与构建代理模型的方式不同，模型无关（Model-Free）的方法指的是超参调整过程中无须建立其他模型，直接对目标模型超参优化，常见的有： 网格搜索和随 …
好多机器学习，深度学习论文没有使用交叉验证进行模型参数调 …
深度学习一般不会做 交叉验证 理由： （1）因为一般深度学习使用的训练数据集都非常大，做交叉验证不实际，时间复杂度太大； （2）交叉验证的出现是因为想在训练数据集不多的情况下， …
有大佬会模型的超参数优化吗？ - 知乎
Step 5： 训练 通过fit方法完成评估器的训练，训练网格搜索评估器的过程本质上是在挑选不同的参数组合进行逻辑回归模型训练，训练完成后相关结果都保存在grid_search对象的属性中。