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Python 模型超参数调优
导读 本文将对超参数进行简要的解释，并推荐一本利用Python进行超参数调整的书籍，其中包含了许多超参数调整的方法，对于刚刚学习深度学习的小伙伴来说，是一个不错的选择。 2. 超参数 在机器学习的上下文中，超参数[1]是在开始学习过程之前设置的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。 超参数的一些示例： 树的数量或树的深度 矩阵分解中潜在因素的数量 学习率（多种模式） 深层神经网络隐藏层数 k均值聚类中的簇数 超参数的调整，对于提升模型的相关性能有一定的作用。 3. 书 封面 超参数是构建有用的机器学习模型的重要元素。本书为 Python 超参数调整方法[2]（机器学习最流行的编码语言之一）。 这本书涵盖了以下令人兴奋的功能： 发现超参数空间和超参数分布类型 探索手动、网格和随机搜索，以及每种搜索的优缺点 了解强大的失败者方法以及最佳实践 探索流行算法的超参数 了解如何在不同的框架和库中调整超参数
56530编辑于 2023-02-27 - 来自专栏DeepHub IMBA
XGBoost超参数调优指南
本文将详细解释XGBoost中十个最常用超参数的介绍，功能和值范围，及如何使用Optuna进行超参数调优。 对于XGBoost来说，默认的超参数是可以正常运行的，但是如果你想获得最佳的效果，那么就需要自行调整一些超参数来匹配你的数据，以下参数对于XGBoost非常重要: eta num_boost_round 我们这里只关注原生API（也就是我们最常见的），但是这里提供一个列表，这样可以帮助你对比2个API参数，万一以后用到了呢： 如果想使用Optuna以外的超参数调优工具，可以参考该表。 但是通过使用早停技术，我们可以在验证指标没有提高时停止训练，不仅节省时间，还能防止过拟合 有了这个技巧，我们甚至不需要调优num_boost_round。 较低的学习率需要较高的这些参数值，反之亦然。但是一般情况下不必担心这些参数之间的相互作用，因为我们将使用自动调优找到最佳组合。
1.5K30编辑于 2023-08-30 - 来自专栏范传康的专栏
超参数调优的几种框架
在拟合数据训练之前需要设置超参数，以获得更健壮和优化的模型。任何模型的目标都是实现最小化误差，超参数调优（Hyperparameter Tuning / Optimization）有助于实现这一目标。 Grid Search GridSearch简单便利左右可能参数组合。Grid格点的疏密需要自己定义。 ,y)print(model.best_score_)print(model.best_estimator_.get_params())结果输出图片2）Random Search相对于简单排列组合所有参数可能组合 参数搜索空间相对grid大很多。相对上述有变化的是param_grid，和传入参数。
1.2K41编辑于 2022-06-30 - 来自专栏数据结构和算法
使用Python实现超参数调优
超参数调优是机器学习模型调优过程中的重要步骤，它可以帮助我们找到最佳的超参数组合，从而提高模型的性能和泛化能力。 在本文中，我们将介绍超参数调优的基本原理和常见的调优方法，并使用Python来实现这些方法。 什么是超参数？ 超参数是在模型训练之前需要设置的参数，它们不是通过训练数据学习得到的，而是由人工设置的。 常见的超参数包括学习率、正则化参数、树的深度等。选择合适的超参数对模型的性能至关重要。 超参数调优方法 1. 网格搜索调优 网格搜索是一种通过遍历所有可能的超参数组合来选择最佳组合的方法。 随机搜索调优 随机搜索调优是一种通过随机抽样超参数空间中的点来选择最佳组合的方法。相比网格搜索，随机搜索更加高效，特别是在超参数空间较大的情况下。 random_search.fit(X, y) # 输出最佳超参数组合 print("最佳超参数组合：", random_search.best_params_) 结论 通过本文的介绍，我们了解了超参数调优的基本原理和常见的调优方法
53410编辑于 2024-04-21 - 来自专栏PyVision
4种主流超参数调优技术
每个算法工程师都应该了解的流行超参数调优技术。 作者：Sivasai Yadav Mudugandla 编译：McGL ? 引言 维基百科上说“超参数优化（optimization）或调优（tuning）是为学习算法选择一组最优超参数的问题” 机器学习工作流中最难的部分之一是为模型寻找最佳的超参数。 机器学习模型的性能与超参数直接相关。超参数调优越多，得到的模型就越好。调整超参数真的很难又乏味，更是一门艺术而不是科学。 传统或手动调参 在传统的调优中，我们通过手动检查随机超参数集来训练算法，并选择最适合我们目标的参数集。 它类似于手动调优，为网格中指定的所有给定超参数值的每个排列建立模型，并评估和选择最佳模型。
1.8K20发布于 2020-09-21 - 来自专栏机器学习与生成对抗网络
4种主流超参数调优技术
作者丨Sivasai Yadav Mudugandla 编辑丨Python遇见机器学习 引言 维基百科上说“超参数优化（optimization）或调优（tuning）是为学习算法选择一组最优超参数的问题 机器学习模型的性能与超参数直接相关。超参数调优越多，得到的模型就越好。调整超参数真的很难又乏味，更是一门艺术而不是科学。 Dr.Mukesh Rao的超参数样本清单 目录 1. 传统或手动调参 2. 网格搜索 3. 随机搜索 4. 贝叶斯搜索 1. 传统或手动调参 在传统的调优中，我们通过手动检查随机超参数集来训练算法，并选择最适合我们目标的参数集。 它类似于手动调优，为网格中指定的所有给定超参数值的每个排列建立模型，并评估和选择最佳模型。
1.5K30发布于 2020-10-27 - 来自专栏Spark学习技巧
SparkML模型选择（超参数调整）与调优
Spark ML模型选择与调优 本文主要讲解如何使用Spark MLlib的工具去调优ML算法和Pipelines。内置的交叉验证和其他工具允许用户优化算法和管道中的超参数。 模型选择（又称为超参数调整） ML中的一个重要任务是模型选择，或者使用数据来找出给定任务的最佳模型或参数。这也被称为调优。 可以针对单个独立的Estimator进行调优，例如LogisticRegression，也可以针对整个Pipeline进行调优。 用户可以一次针对整个pipeline进行调优，而不是单独调优pipeline内部的元素。 Mllib支持模型选择，可以使用工具CrossValidator 和TrainValidationSplit，这些工具支持下面的条目： Estimator：需要调优的算法或者pipeline。
2.8K50发布于 2018-01-31 - 来自专栏大数据成神之路
Spark调优 | Spark SQL参数调优
欢迎您关注《大数据成神之路》 前言 Spark SQL里面有很多的参数，而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释，可能是太多了吧，可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spark-sql 版本支持的参数。 本文讲解最近关于在参与hive往spark迁移过程中遇到的一些参数相关问题的调优。 内容分为两部分，第一部分讲遇到异常，从而需要通过设置参数来解决的调优；第二部分讲用于提升性能而进行的调优。 异常调优 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet parquet是一种列式存储格式，可以用于spark-sql 和hive 的存储格式。 性能调优 除了遇到异常需要被动调整参数之外，我们还可以主动调整参数从而对性能进行调优。
8.2K63发布于 2019-08-16 - 来自专栏涓流
jvm参数调优
用于实时查看和调整 JVM 进程参数。 jcmd JVM 命令行调试 工具。 用法: jstat [option] VMID [interval] [count] option 参数: -class: 监视类装载、卸载数量、总空间以及类装载所耗费的时间 -gc：监视 Java 堆状况 Thread Stack Size -Xss: —线程堆栈大小，一般用于存放方法入口参数和返回值，以及原子类型的本地变量，一般可设置为128k. 如果线程数较多，函数的递归较少，线程栈内存可以调小节约内存，默认1M MetaSpace/PermGen jdk1.8以下设置永久代大小: -XX:PermSize: 永久代初始大小 -XX:MaxPermSize (离线环境压测可以打开这两个参数) 参考资料 JVM对外内存完全解读
68420编辑于 2023-03-03 - 来自专栏公有云大数据平台弹性 MapReduce
Hbase参数调优
本教程以hadoop 为例，根据自己的实际情况调整ulimit 限制 liunx 内核网络参数调整 在linux 中所有的TCP/IP 参数都位于/proc/sys/net 目录下（请注意，对/proc /sys/net 目录下内容的修改都是临 时的，任何修改在系统重启后都会丢失），例如下面这些重要的参数： /etc/sysctl.conf 是一个允许你改变正在运行中的Linux 系统的接口。 它包含一些TCP/IP 堆栈和虚拟内存系统 的高级选项，可用来控制Linux 网络配置，由于/proc/sys/net 目录内容的临时性，建议把TCPIP 参数的修改添加 到/etc/sysctl.conf 文件, 然后保存文件，使用命令“/sbin/sysctl –p”使之立即生效，样例参数 net.core.rmem_default = 256960 net.core.rmem_max = 513920 image.png Hbase 参数优化 RPC 参数优化 hbase.regionserver.handler.count RPC 处理线程数 默认值为30 Memstore 参数优化 image.png
2.3K101发布于 2018-05-08 - 来自专栏小道
Hive参数调优
开启MapJoin参数设置： （1）设置自动选择Mapjoin set hive.auto.convert.join = true; 默认为true （2）大表小表的阀值设置（默认25M一下认为是小表 开启动态分区参数设置 （1）开启动态分区功能（默认true，开启） hive.exec.dynamic.partition=true （2）设置为非严格模式（动态分区的模式，默认strict， 该参数需要根据实际的数据来设定。比如：源数据中包含了一年的数据，即day字段有365个值，那么该参数就需要设置成大于365，如果使用默认值100，则会报错。 mapred.map.tasks.speculative.execution=false; SET mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false; 九、Hive调优配置项合集 join的map数控制，默认是10000； hive.skewjoin.mapjoin.min.split 数据倾斜join时map join的map任务的最小split大小，默认是33554432，该参数要结合上面的参数共同使用来进行细粒度的控制
1.9K30发布于 2021-04-13 - 来自专栏人工智能
在Keras中如何对超参数进行调优？
对于一个给定的预测建模问题，你必须系统地尝试不同的配置然后从客观和变化的视角来审视不同配置的结果，然后尝试理解在不同的配置下分别发生了什么，从而对模型进行合理的调优。 通过审视不同模型超参数下模型性能随迭代次数（epochs）的变化曲线，我们可以得到一些可能提升模型性能的超参数调整区间或方向。 调整epochs的大小 我们调整的第一个模型超参数是epochs。 为了保持其他超参数的一致，我们固定神经元数量为1，Batch Size为4。下面我们通过调整epochs来观察模型性能参数的变化。 从本文的描述也可以看出神经网络超参数的调整是一项困难的经验性工作，LSTM网络自然也不例外。 本教程也印证了开头所说的以动态和客观的角度来审视模型的工作情况对于我们的调参是大有裨益的。 总结 通过本教程，你应当可以了解到在时间序列预测问题中，如何系统地对LSTM网络的参数进行探究并调优。 具体来说，通过本文我希望你可以掌握以下技能： 如何设计评估模型配置的系统测试套件。
17.8K133发布于 2018-02-05 - 来自专栏杨熹的专栏
机器学习面试题集 - 超参数调优
超参数搜索算法一般包括哪几个要素 目标函数 搜索范围 算法的其他参数 ---- 超参数有哪些调优方法？ 缺点：可能会错过全局最优值 贝叶斯优化算法 通过学习目标函数的形状，找到影响最优值的参数。 算法：首先根据先验分布，假设一个搜集函数。再用每个新的样本点，更新目标函数的先验分布。 因为找到了一个局部最优值，会在该区域不断采样 对策：在还未取样的区域进行探索，在最可能出现全局最值的区域进行采样 ---- 下面来具体看看如何用 网格搜索(grid search) 对 SVM 进行调参 网格搜索实际上就是暴力搜索： 首先为想要调参的参数设定一组候选值，然后网格搜索会穷举各种参数组合，根据设定的评分机制找到最好的那一组设置。 ---- 以支持向量机分类器 SVC 为例，用 GridSearchCV 进行调参： from sklearn import datasets from sklearn.model_selection
1K30发布于 2019-06-21 - 来自专栏数据结构和算法
CatBoost中级教程：超参数调优与模型选择
导言 在机器学习中，选择合适的模型和调优合适的超参数是提高模型性能的关键步骤。CatBoost作为一种强大的梯度提升算法，具有许多可调节的超参数，通过合理选择和调优这些超参数可以提高模型的性能。 本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行超参数调优与模型选择，并提供相应的代码示例。 数据准备 首先，我们需要加载数据并准备用于模型训练。 以下是一个简单的示例： import pandas as pd # 加载数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # 检查数据 print(data.head()) 超参数调优 我们可以使用网格搜索或随机搜索等方法来调优这些超参数。 通过调优合适的超参数和选择合适的模型，可以提高模型的性能和泛化能力，从而更好地解决实际问题。 通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用CatBoost进行超参数调优与模型选择。
1.9K10编辑于 2024-03-07 - 来自专栏涓流
jvm参数调优
用于实时查看和调整 JVM 进程参数。 jcmd JVM 命令行调试 工具。 用法: jstat [option] VMID [interval] [count] option 参数: -class: 监视类装载、卸载数量、总空间以及类装载所耗费的时间 -gc：监视 Java 堆状况 Thread Stack Size -Xss: —线程堆栈大小，一般用于存放方法入口参数和返回值，以及原子类型的本地变量，一般可设置为128k. 如果线程数较多，函数的递归较少，线程栈内存可以调小节约内存，默认1M MetaSpace/PermGen jdk1.8以下设置永久代大小: -XX:PermSize: 永久代初始大小 -XX:MaxPermSize (离线环境压测可以打开这两个参数) 参考资料 JVM对外内存完全解读
1.2K30编辑于 2022-06-28 - 来自专栏陈猿解码
RabbitMQ——调优参数
【前言】 前面几篇文章讲述了rabbitmq消息存储的相关原理，也提到了有些参数可以进行配置。这些配置参数的微调在不同的场景中会有不同的效果。 本文对其中一些参数进行说明，同时以实测数据结合性能分析工具进行剖析。 【相关参数说明】 queue_index_embed_msgs_below 控制消息的存储位置。 【参数调优】 queue_index_max_journal_entries 先来看一组测试数据 测试场景是这样的： 16个生产者分别向64个持久化队列不间断发送消息，队列设置为lazy模式；每条消息大小为 【总结】 本文总结了几个调优相关的参数，也在特定场景下对其进行了测试说明。 此外，erlang层面还会有一些参数可以微调，因此不同场景下还需要结合实际需要进行参数的调优。
2.1K30编辑于 2023-02-28 - 来自专栏DeepHub IMBA
将SHAP用于特征选择和超参数调优
使用SHAP优化特征选择，同时调整参数 特征选择和超参数调整是每个机器学习任务中的两个重要步骤。大多数情况下，它们有助于提高性能，但缺点是时间成本高。参数组合越多，或者选择过程越准确，持续时间越长。 我们面临着不同的可能性，最方便的两个是： 结合调优和特征选择； 采用SHAP（Shapley Additive exPlanations）使整个过程更具有加一般化和准确性。 为了克服这些不足，我们开发了 shap-hypetune：一个用于同时调整超参数和特征选择的 Python 包。它允许在单个管道中将超参数调整和特征选择与梯度提升模型相结合。 参数调优 在这第一节中，我们在我们的训练集上计算一个拟合，只搜索最佳参数组合。最好的模型达到精度大于0.9，但我们的测试数据召回率很低。 ? 参数调优+特性选择 一般来说，特征选择是用来从原始数据集合中去除噪声的预测器。我们使用递归特征消除(RFE)来寻找最优的参数集。换句话说，对于每个参数配置，我们在初始训练数据上迭代RFE。
3K31发布于 2021-07-01 - 来自专栏Datawhale专栏
机器学习模型评估与超参数调优详解
那本次分享的内容就是关于机器学习模型评估与超参数调优的。 本次分享的内容包括： 用管道简化工作流 使用k折交叉验证评估模型性能 使用学习和验证曲线调试算法 通过网格搜索进行超参数调优 比较不同的性能评估指标 一、用管道简化工作流 在很多机器学习算法中，我们可能需要做一系列的基本操作后才能进行建模 三、 使用学习和验证曲线调试算法 如果模型过于复杂，即模型有太多的自由度或者参数，就会有过拟合的风险（高方差）；而模型过于简单，则会有欠拟合的风险(高偏差)。 ? 四、通过网格搜索进行超参数调优 如果只有一个参数需要调整，那么用验证曲线手动调整是一个好方法，但是随着需要调整的超参数越来越多的时候，我们能不能自动去调整呢？！！！注意对比各个算法的时间复杂度。 （注意参数与超参数的区别：参数可以通过优化算法进行优化，如逻辑回归的系数；超参数是不能用优化模型进行优化的，如正则话的系数。）
1.5K20发布于 2020-07-09 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优
Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。 并且它可以支持连续、整数和分类超参数的优化，以及具有复杂依赖关系的超参数。 Oputna的简单介绍 让我们先了解Oputna框架的基本术语， Trial:-Trial是评估一个目标函数的过程。 Pytorch模型 为了适应Oputna的超参数是搜素，我们需要一个函数来根据不同的参数返回不同的Pytorch模型，大概是这个样子的： 我们几个超参数包括，In_Features ，N_Layers 目标函数 目标函数由我们要优化的超参数组成。 optuna.visualization.plot_slice(study) optuna.visualization.plot_parallel_coordinate(study) 以上就是使用optuna调优
1.1K40编辑于 2023-08-30 - 来自专栏全栈程序员必看
tomcat性能调优(tomcat调优参数有哪些)
文章目录 总体架构 主要的组件 执行过程 tomcat 调优 内存优化 并发优化 缓存优化 IO优化 开启线程池 添加Listener 组件优化 APR Tomcat Native 配置 性能测试（工具 article/details/79134451](https://blog.csdn.net/cc_xp/article/details/79134451) 总体架构 主要的组件 执行过程 tomcat 调优 bin/catalina.bat set JAVA_OPTS=-server -XX:PermSize=512M -XX:MaxPermSize=1024m -Xms2048m -Xmx2048m 参数介绍 调后的配置 参数说明 maxThreads 客户请求最大线程数 minSpareThreads Tomcat初始化时创建的 socket 线程数 maxSpareThreads Tomcat 开启线程池 配置 参数说明 name：线程池名称，用于 Connector中指定。
1.1K20编辑于 2022-08-02
腾讯云开发者
