Результаты поиска по запросу "grid-search"

1 ответ

Спасибо, у меня есть идея

2 ответа

Это отличный и очень подробный ответ!

ках проекта Enron, построенного прилагаемой модели, ниже приводится краткое описание шагов,Ниже модель дает отличные оценки

1 ответ

Попробуйте изменить это значение на другой показатель, чтобы устранить ошибку.

ТОП публикаций

1 ответ

 на тестовых данных для оценки. Вы не проводите перекрестную проверку данных испытаний. Если так, что ты будешь делать в каждом сгибе?

ользовал для создания цикла для нахождения лучших параметров для моей модели, что увеличило мои ошибки в кодировании, поэтому я решил использоватьGridSearchCV. Я пытаюсь найти лучшие параметры для PCA для моей модели (единственный параметр, по ...

1 ответ

 метод SMOTE, но imblearn.pipeline.Pipeline будет.

ю дело с несбалансированным набором данных и хочу выполнить поиск по сетке, чтобы настроить параметры моей модели с помощью gridsearchcv от scikit. Для пересчета данных я хочу использовать SMOTE, и я знаю, что могу включить это как этап конвейера ...

1 ответ

@ Martijn Pieters, когда это будет принято, я отмечу другой как дубликат. Я не могу, так как это пока без ответа

2 ответа

И действительно, вы можете использовать весь набор данных для окончательного обучения, как указано в вопросе о данных.

аюсь решить проблему регрессии наБостонский набор данных [https://www.kaggle.com/c/boston-housing]с помощьюслучайный лесной регрессор [https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestRegressor.html] Я ...

0 ответов

Надеюсь, это было полезно.

ел набор лучших гиперпараметров для моей оценки KNN с помощью Grid Search CV: >>> knn_gridsearch_model.best_params_ {'algorithm': 'auto', 'metric': 'manhattan', 'n_neighbors': 3}Все идет нормально. Я хочу обучить мою окончательную оценку этим ...

2 ответа

Спасибо за ваш ответ Макс, я приму ответ Vivek, так как я нашел его немного более полезным, но ваш ответ действительно помогает мне.

тоящее время я работаю над проблемой, которая сравнивает три разных алгоритма машинного обучения на одном наборе данных. Я разделил набор данных на 70/30 обучающих / тестовых наборов, а затем выполнил поиск по сетке для лучших параметров каждого ...