- 使用GridSearchCV给XGboost模型进行参数调优
黄佳俊、
python数据分析学习sklearnpython人工智能
首先，很幸运的是，Scikit-learn中提供了一个函数可以帮助我们更好地进行调参：sklearn.model_selection.GridSearchCV常用参数解读：estimator：所使用的分类器，如果比赛中使用的是XGBoost的话，就是生成的model。比如：model=xgb.XGBRegressor(**other_params)param_grid：值为字典或者列表，即需要最优
- 交叉验证,网格搜索api,sklearn.model_selection.GridSearchCV介绍
甜甜的初夏
人工智能python深度学习机器学习交叉验证网格搜索
交叉验证方法：如下图所示，训练集分为训练集+验证集，测试集仍为测试集。取每一次划分不通验证集后的准确度的平均值为最终结果目的：为了让被评估的模型更加准确可信网格搜索有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻算法中的K值），这种叫超参数。但是手动过程繁杂，所以需要对模型预设几种超参数组合。每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出最优参数组合建立模型。交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API介绍sk
- 自定义的模型如何使用GridSearchCV()来选择参数
zoujiahui_2018
机器学习机器学习
遇到的问题本人设计了一个模型之后，想用CV方法来选择超参数。如果再编写CV的代码，有点重造轮子的味道，于是想到了sklearn.model_selection.GridSearchCV()。可是，直接套用上去出现了一些问题，主要是缺少了一些必要的函数，例如：scoring,get_params,set_params，于是我把必要的函数结构总结在了下面。只要按要求把这几个函数补上就可以使用GridS
- Sklearn调参之sklearn.model_selection.GridSearchCV
ustbclearwang
对估计器的指定参数值穷举搜索。寻找合适的参数，GRIDSCACHCV实现了一个“拟合”和“得分”方法。在所使用的估计器中实现了“预测”、“预测函数”、“决策函数”、“变换”和“逆变换”。应用这些方法的估计器的参数通过参数网格上的交叉验证网格搜索来优化。用法sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator,param_grid,scoring=None,f
- 11_模型的选择与调优,交叉验证,超参数搜索-网格搜索sklearn.model_selection.GridSearchCV
to.to
#机器学习算法和知识点
1、交叉验证交叉验证：为了让被评估的模型更加准确可信。交叉验证：将拿到的数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次（组）的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。2、超参数搜索-网格搜索通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻算法中的K值），这种叫超参数。但是手动过程繁杂，所以需要对模型预设几种
- sklearn —— GridSearchCV进行超参数优化
starter_zheng
sklearn
超参数：即不直接在估计器内学习的参数。在scikit-learn包中，它们作为估计器类中构造函数的参数进行传递。超参数优化：搜索超参数空间以便获得最好交叉验证分数sklearn.model_selection.GridSearchCV通过参数网格上的交叉验证网格搜索对估算器的指定参数值进行详尽搜索。常用参数列表参数名称参数类型作用estimator估计器对象指明估计器对象，如RandomFores
- sklearn.model_selection.GridSearchCV
lcqin111
机器学习
用于小数据量寻找最优参数，该函数参数很多，详情查看：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html#sklearn.model_selection.GridSearchCV该函数返回一个搜寻对象，类似一下的：GridSearchCV(cv=StratifiedKF
- 在sklearn.model_selection.GridSearchCV中使用自定义验证集进行模型调参
isMarvellous
工具
本文链接：http://blog.csdn.net/ismarvellous/article/details/78195010模型调参是一门玄学。为了获得模型最优参数，我们需要不断地尝试不同的参数，这一过程相当繁琐。好在python的sklearn包中为我们提供了GridSearchCV，大大方便了调参过程。本文使用实际例程简单介绍一GridSearchCV的使用，并展示如何使用自定义验证集进行模
- 关于sklearn.model_selection.GridSearchCV的python实例和说明
goodgoodstudy___
>>>fromsklearnimportsvm,datasets>>>fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV>>>iris=datasets.load_iris()>>>parameters={'kernel':('linear','rbf'),'C':[1,10]}>>>svc=svm.SVC()>>>clf=GridSearchCV(svc,
- sklearn.model_selection中的GridSearchCV（自适应模型库）
Foneone
机器学习
今天想要简单的应用一下，svr模型做一下支持向量机的回归，然后突然发现了这个宝贝函数。官网文档如下：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.htmlclass sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param
- [译]sklearn.model_selection.GridSearchCV
Quant_Learner
#小白学Python#小白学机器学习
sklearn.model_selection.GridSearchCVclasssklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator,param_grid,scoring=None,n_jobs=None,iid=’warn’,refit=True,cv=’warn’,verbose=0,pre_dispatch=‘2*n_jobs’,error_scor
- 交叉验证之sklearn.model_selection.GridSearchCV
SilenceHell
机器学习实战学习笔记
fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVtree_param_grid={'min_samples_split':list((3,6,9)),'n_estimators':list((10,50,100))}#对这3*3个参数组合的结果进行比较grid=GridSearchCV(RandomForestRegressor(),param_grid=
- sklearn.model_selection.GridSearchCV 中文
我xihuan
译文
网格搜索最佳参数GridSearchCVclasssklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator,param_grid,scoring=None,fit_params=None,n_jobs=1,iid=True,refit=True,cv=None,verbose=0,pre_dispatch='2*n_jobs',error_score='rais
- 关于sklearn的网格搜索GridSearchCV寻找最优超参数
ssswill
ML
关于sklearn.model_selection.GridSearchCV，为什么值得写一篇博客：其实网格搜索现在用的并不多，但是作为基础知识我觉得还是有掌握的必要的。这篇博客主要借鉴sklearn官网教程进行讲解：官网教程链接#执行程序前请pipinstallmglearnimportmglearnimportpylabaspltmglearn.plots.plot_grid_search_
- sklearn.model_selection.GridSearchCV && sklearn.model_selection.ParameterGrid
Aisling26
sklearn.model_selection.GridSearchCVhttps://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.htmlhttps://blog.csdn.net/u012969412/article/details/72973055sklearn.model_se
- 利用sklearn在训练模型时进行参数调优的方法
学不会coding的程序员
（一）GridSearchCV网格搜索交叉验证，遍历所有可能参数的组合。CV表示crossvalidation。sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, p
- KNN算法调优
ckllf
KNN
1.所用方法:交叉验证与网格搜索交叉验证(为了让被评估的模型更加精确可信):所有训练集数据分成N等分，几等分就是几折交叉验证网格搜索:调参数K-近邻:超参数K2.API:sklearn.model_selection.GridSearchCV：CV即crossvalidationGridSearchCV(estimator,param_grid=None,cv=None).对估计器的参数指定值进行
- 交叉验证之sklearn.model_selection.GridSearchCV
SilenceHell
机器学习实战学习笔记
fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVtree_param_grid={'min_samples_split':list((3,6,9)),'n_estimators':list((10,50,100))}#对这3*3个参数组合的结果进行比较grid=GridSearchCV(RandomForestRegressor(),param_grid=
- sklearn.model_selection.GridSearchCV 中文
weinidakaishijian
数据挖掘
网格搜索最佳参数GridSearchCVclass sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1,iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0,
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO（根据数据表生成POJO类）
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ，用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，文件扩展名为：.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率，很多控件的切图文件在被放大拉伸后，边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度，也称运行时间或执行时间，用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示，而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记：
1.求值与霍纳法则，即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类：
枚举（Enumeration）
位集合（BitSet）
向量（Vector）
栈（Stack）
字典（Dictionary）
哈希表（Hashtable）
属性（Properties）
以上这些类是传统遗留的，在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验！ 如有不当之处，敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记： 一个人的项目，还有工程化的问题嘛？ 我们在推进模块化和组件化的过程中，肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理？另外怎么依赖也是个问题？ 你真的想这样嘛？ var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，该如何回应？
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题：上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，如何回应
正常下班时间6点，只要是6点半前下班的，上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答，注重感受，不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业，但是我大概猜测，你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN，过滤文件
征客丶
SVN
环境：
TortoiseSVN 1.8
配置：
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件：
多类型用英文空格分开
*name ： 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name ： 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送；服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译，他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬，转眼间来公司已经一年了，感觉时间过的很快，时间老人总是这样不停走，从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员，刚开始真的是对配置管理是一点不懂，就只听说咱们公司配置主要是负责升级，而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解，慢慢的对配置有了初步了解，对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下：
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年，我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候，由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文)，当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想，对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来，然后进行处理，简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点，对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算，然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍：Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展，很多用户都很了解Linux了，这里介绍一下Linux下cron的理解，和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具，可以在无需人工干预的情况下运行作业，本文档不讲cron实现原理，主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务（编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化，插件化的，一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件，但是我们又希望将module单独出来，所以需要使用发布，即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash ＋ screen组合现在已经非常好用了，但是还是经不起iterm＋zsh＋tmux的冲击。在同事的强烈推荐下，趁着升级mac系统的机会，顺便也切换到iterm＋zsh＋tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动，我也调查过一些资料，看了下iterm的一些优点：
* 兼容性好，远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装，这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异，仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换，Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中，即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即，这里就不具体介绍，本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种：RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码：
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理，鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能，且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂，因此，特将SQL语言的实现方式分享出来，希望对大家有所帮助。如下：
表test 数据如下：
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务，有如下两种方式：
第一种：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个：
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口：
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比
