Python中的調(diào)參問題是一個常見的難題。超參數(shù)的設(shè)置往往會影響到機(jī)器學(xué)習(xí)算法的效果。因此，搜索合適的超參數(shù)非常重要。這篇文章將介紹一些Python中的超參數(shù)搜索方法。

GridSearchCV(param_grid, cv=n)

GridSearchCV是一種最常見的基于網(wǎng)格的超參數(shù)搜索方法。該函數(shù)需要輸入的參數(shù)有param_grid和cv。其中，param_grid是一個參數(shù)列表，這里面列出了我們關(guān)心的每一項超參數(shù)及其可能取得的值。cv是交叉驗證折數(shù)。GridSearchCV會將param_grid中所有可能的超參數(shù)組合遍歷一遍，并根據(jù)交叉驗證的結(jié)果評估超參數(shù)的質(zhì)量。最終返回評估最好的一個超參數(shù)組合。

RandomizedSearchCV(param_distributions, cv=n, n_iter=m)

RandomizedSearchCV是另一種常見的超參數(shù)搜索方法。同樣需要輸入的參數(shù)有param_distributions和cv，另外還需要指定搜索次數(shù)n_iter。隨機(jī)搜索會在param_distributions中隨機(jī)選擇m個超參數(shù)組合進(jìn)行評估，最終返回評估值最好的一個超參數(shù)組合。

K-Fold Cross Validation

K-Fold交叉驗證是一種經(jīng)典的模型評估方法。它可以幫助我們評估模型的性能。K代表折數(shù)，將數(shù)據(jù)集分成K個部分，每次使用K-1個部分作為訓(xùn)練集，剩下的部分作為測試集，交叉驗證操作重復(fù)K次，每次使用不同的訓(xùn)練集和測試集，最終用每次測試結(jié)果的平均值來衡量模型性能。

以上就是Python中幾種常見的超參數(shù)搜索和評價方法。在使用這些方法時，需要注意超參數(shù)的范圍和Granularity，即參數(shù)可能取的值的數(shù)量。如果范圍太小或者數(shù)量太少，會導(dǎo)致搜索結(jié)果不理想，如果范圍太大，搜索過程會非常耗時。