¿Qué es el algoritmo de búsqueda de cuadrícula?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45

Red - buscando es el proceso de escanear los datos para configurar los parámetros óptimos para un modelo dado. Dependiendo del tipo de modelo utilizado, son necesarios ciertos parámetros. Red - buscando se puede aplicar a través del aprendizaje automático para calcular los mejores parámetros a utilizar para cualquier modelo dado.

Teniendo esto en cuenta, ¿para qué se utiliza la búsqueda en cuadrícula?

Red - buscar es solía encontrar los hiperparámetros óptimos de un modelo que da como resultado las predicciones más "precisas".

Además de lo anterior, ¿qué es la técnica de búsqueda en cuadrícula y cómo se puede aplicar para optimizar un algoritmo de aprendizaje? En general: búsqueda de cuadrícula es un técnica para encontrar buenos valores para los parámetros del modelo que no poder ser optimizado directamente. Funciona definiendo un red sobre los parámetros del modelo y luego evaluar el desempeño del modelo para cada punto en el red (usando un conjunto de validación (o CV), no el capacitación datos).

También sepa, ¿qué es la búsqueda en cuadrícula en Python?

Una introducción a Búsqueda de cuadrícula . Este artículo explicará en términos simples lo que búsqueda de cuadrícula es y como implementar búsqueda de cuadrícula usando sklearn en pitón . Que es búsqueda de cuadrícula ? Búsqueda de cuadrícula es el proceso de realizar un ajuste de hiperparámetros para determinar los valores óptimos para un modelo dado.

¿Qué es la cuadrícula de parámetros?

los cuadrícula de parámetros para explorar, como un estimador de mapas de diccionario parámetros a secuencias de valores permitidos. Un dict vacío significa defecto parámetros . Una secuencia de dictados significa una secuencia de rejillas para buscar y es útil para evitar explorar parámetro combinaciones que no tienen sentido o no tienen ningún efecto.