超参数优化方法,python函数可变长参数

　　1、手动调参，但这种方法依赖于大量的经验，而且比较费时。

　　很多情况下，工程师依靠试错来手动调整超参数进行优化，有经验的工程师可以在很大程度上判断如何设置超参数，从而提高模型的精度。

　　2、网格化寻优，是最基本的超参数优化方法。

　　通过这种技术，我们只需要为超参数的所有可能性建立一个独立的模型，评估每个模型的性能，并选择产生最佳结果的模型和超参数。

　　fromsk learn . datasetsimportload _ iris

　　fromsklearn.svmimportSVC

　　iris=load_iris()

　　svc=SVR()

　　fromsk learn . model _ selectionimportGridSearchCV

　　fromsklearn.svmimportSVR

　　grid=GridSearchCV(

　　估计量=SVR(核=rbf )，

　　param_grid={

　　 C:[0.1，1，100，1000]，

　　 :[0.0001，0.0005，0.001，0.005，0.01，0.05，0.1，0.5，1，5，10]，

　　伽玛 :[0.0001，0.001，0.005，0.1，1，3，5]

　　},

　　cv=5，scoring= neg _ mean _ squared _ error ，verbose=0，n _ jobs=-1)3、随机寻优，可以更准确地确定某些重要超参数的最佳值。

　　并不是所有的超参数都一样重要，有些超参数的作用更明显。

　　以上是python超参数的优化方法。希望对你有帮助。更多python学习方向：Python基础课程

　　本教程运行环境：windows7系统，Python 3.9.1，DELL G3电脑。

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