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小編給大家分享一下python超參數怎么優化，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！
1、手動調參，但這種方法依賴于大量的經驗，而且比較費時。
許多情況下，工程師依靠試錯法手工調整超參數進行優化，有經驗的工程師可以在很大程度上判斷如何設置超參數，從而提高模型的準確性。
2、網格化尋優，是最基本的超參數優化方法。
利用這種技術，我們只需要為所有超參數的可能性建立一個獨立的模型，評估每個模型的性能，選擇產生最佳結果的模型和超參數。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.svm import SVC
iris = load_iris()
svc = SVR()
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVR
grid = GridSearchCV(
estimator=SVR(kernel='rbf'),
param_grid={
'C': [0.1, 1, 100, 1000],
'epsilon': [0.0001, 0.0005, 0.001, 0.005, 0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1, 5, 10],
'gamma': [0.0001, 0.001, 0.005, 0.1, 1, 3, 5]
},
cv=5, scoring='neg_mean_squared_error', verbose=0, n_jobs=-1)3、隨機尋優，可以更準確地確定某些重要超參數的最佳值。
并非所有的超參數都有同樣的重要性，有些超參數的作用更加明顯。
以上是“python超參數怎么優化”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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