Ano ang grid search algorithm?
Ano ang grid search algorithm?

Video: Ano ang grid search algorithm?

Video: Ano ang grid search algorithm?
Video: Grid Search (ML) 2024, Nobyembre
Anonim

Grid - naghahanap ay ang proseso ng pag-scan ng data upang i-configure ang pinakamainam na mga parameter para sa isang partikular na modelo. Depende sa uri ng modelong ginamit, ang ilang mga parameter ay kinakailangan. Grid - naghahanap maaaring ilapat sa buong machine learning para kalkulahin ang pinakamahusay na mga parameter na gagamitin para sa anumang partikular na modelo.

Isinasaalang-alang ito, para saan ang paghahanap ng grid?

Grid - paghahanap ay ginagamit upang mahanap ang pinakamainam na hyperparameter ng isang modelo na nagreresulta sa pinaka 'tumpak' na mga hula.

Bukod sa itaas, ano ang diskarte sa paghahanap ng grid at kung paano ito mailalapat upang ma-optimize ang isang algorithm sa pag-aaral? Sa pangkalahatan: paghahanap ng grid ay isang pamamaraan sa hanapin magandang halaga para sa mga parameter ng modelo na hindi pwede maging na-optimize direkta. Gumagana ito sa pamamagitan ng pagtukoy ng a grid sa mga parameter ng modelo at pagkatapos ay sinusuri ang pagganap ng modelo para sa bawat punto sa grid (gamit ang validation set (o CV), hindi ang pagsasanay data).

Alam din, ano ang paghahanap ng grid sa Python?

Isang pagpapakilala sa Paghahanap ng Grid . Ang artikulong ito ay magpapaliwanag sa mga simpleng termino kung ano paghahanap ng grid ay at kung paano ipatupad paghahanap ng grid gamit ang sklearn in sawa . Ano ang paghahanap ng grid ? Paghahanap ng grid ay ang proseso ng pagsasagawa ng hyper parameter tuning upang matukoy ang pinakamainam na halaga para sa isang partikular na modelo.

Ano ang parameter grid?

Ang grid ng parameter upang galugarin, bilang isang estimator sa pagmamapa ng diksyunaryo mga parameter sa mga pagkakasunud-sunod ng mga pinapayagang halaga. Ang isang walang laman na dict ay nangangahulugang default mga parameter . Ang pagkakasunod-sunod ng mga dikta ay nangangahulugan ng pagkakasunod-sunod ng mga grids upang maghanap, at kapaki-pakinabang upang maiwasan ang paggalugad parameter mga kumbinasyong walang kahulugan o walang epekto.

Inirerekumendang: