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使用Scikit-Learn的HalvingGridSearchCV进行更快的超参数调优

比较HalvingGridSearch和ExhaustiveGridSearchCV如果你是Scikit-Learn的粉丝，那么0.24.0版本你一定会喜欢。里面新特性包括model_selection模块中的两个实验性超参数优化器类:HalvingGridSearchCV和HalvingR...

风控模型优化细节介绍含实操

随着疫情的放开，身边的很多童鞋跟老师相继阳了后又康复了。阳过后，是否还会重复感染，导致“王重阳”。复阳的情况会存在，但比较少见。但以我们身边的情况告知大家，的确在台湾的某些朋友（因为他们早些时间放开），的确有感染了两次新馆冠的。...

预测模型的有用技巧

1.真正重要的数据预处理有一种趋势是假设使用奇特的算法，超高速GPU，云技术等等来发生奇迹。无论这些工具有多优秀，您都无法使用劣质原材料获得优质产品。我无法强调重复查看数据的价值：...

量化交易--交易策略超参数优化

上一节我们经过简单优化后实现了第一个盈利的策略，但我们依然需要思考一下策略参数是不是最优的，是否还有优化的空间？...

通过网格搜索和嵌套交叉验证寻找机器学习模型的最优参数

在机器学习的模型中，通常有两类参数，第一类是通过训练数据学习得到的参数，也就是模型的系数，如回归模型中的权重系数，第二类是模型算法中需要进行设置和优化的超参，如logistic回归中的正则化系数和决策树中的树的深度参数等。在上一篇文章中，我们通过验证曲线来寻找最优的超参，在这篇文章中，将通过一种功能...

跳跃表数据结构与算法分析

作者：京东物流纪卓志目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析，但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面，而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构，理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代...

调整超参数决定模型是“金子”还是“垃圾”

数据清洗以后，你也许会困惑应该从哪里开始建模。一般情况下它的下一步应该是特征选择，但特征工程和模型训练是相互影响的。好的特征选择可以使模型得到好的效果，而不同的模型又对数据有不同的要求。因此，特征工程和模型训练是两个不可分割的部分。由于模型的选择会对特征的选择造成影响，因此，在特征工程开始前，至少应...

调整超参数以获得更好的性能

目前各种现成的机器学习算法各有利弊。科学家要挑选出最适合的算法。充分利用模型的关键是超参数调整。模型的性能受所选超参数值的影响很大。...

自闭症最新研究!2月龄可预测症状，还能检验干预效果

VOL2924...

结合Sklearn的网格和随机搜索进行自动超参数调优

什么是超参数?今天，隐藏着数学世界的算法只需要几行代码就可以训练出来。它们的成功首先取决于训练的数据，然后取决于用户使用的超参数。这些超参数是什么?超参数是用户定义的值，如kNN中的k和Ridge和Lasso回归中的alpha。它们严格控制模型的拟合，这意味着，对于每个数据集，都有一组唯一的最优超参...