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【中文标题】python：在验证集上调整模型的参数【英文标题】：python: tune parameters of the model on a validation set 【发布时间】：2017-10-12 18:52:27 【问题描述】：理论将数据集分为三组：用于训练模型的训练集、用于调整参数的验证集和用于评估性能的测试集。
但是，已经有 GridSearchCV 对训练集进行交叉验证以找到最佳参数。但是如何使用自己的验证集来调整参数？
我有 10 个类，对于训练数据，每个类有 1017 个样本。 在验证和测试集中，每个类有 300 个样本。
我已经在火车数据上训练了我的分类。
clf = RandomForestClassifier(random_state=97)
clf.fit(train, np.array(train_lab))
如何使用我的验证集调整参数？我发现仅使用 GridSearchCV 作为交叉验证的示例。但是我想避免它并在我自己的验证集上调整模型。我该怎么做？
【问题讨论】：
使用 GridSearchCV，我相信每次迭代中的遗漏集都可以视为您的验证集。如果您想使用自己的验证集，请不要使用 GridSearchCV，只需自己编写代码即可（这很容易）。 【参考方案1】：您可以将交叉验证对象传递给GridSearchCV。传入一个PredefinedSplit 对象，让您决定训练和验证集是什么。
【讨论】：
svm模型进行分类预测时的参数调整技巧
...模型在训练集和测试集的准确率都比较高；当模型在训练集上准确率比较高，而测试集上的准确率比较低时，模型处于过拟合状态；当模型训练集和测试集上准确率都比较低，模型处于欠拟合状态。正常来说测试集上的准确率都... 查看详情
交叉验证
参考技术A 交叉验证（Cross-Validation）可能是数据科学家在进行统计分析时最重要的技术之一，因为在实际中经常需要验证一个ML模型的稳定性--模型在新数据集上的泛化能力。它需要确保由数据集得到的ML模型已经获得... 查看详情
hyperparametertuning(代码片段)
...tbelearnedbyttingthemodelGrid超参数自动搜索模块网格搜索+交叉验证指定的参数范围内，按步长依次调整参数，利用调整的参数训练学习器，从所有的参数中找到在验证集上精度最高的参数，这其实是一个训练和比较的过程#Importnecessar... 查看详情
误差分析
...sp;当我们设计并训练好模型之后，就需要在测试集上进行验证。而当模型在测试集上的效果不佳后，我们就需要从模型在测试集上的误差来源进行分析，进而调整模型。而模型在测试集上的误差主要来自两个方面：偏差（bias）... 查看详情
使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参(超参数)(代码片段)
如何选择超参数：交叉验证：如图，大训练集分块，使用不同的分块方法分成N对小训练集和验证集。使用小训练集进行训练，使用验证集进行验证，得到准确率，求N个验证集上的平均正确率；使用平均正确率最高的超参数，对... 查看详情
python计算多个模型在不同数据集上的预测概率获取每个数据集上的最优模型多个最优模型的roc曲线进行对比分析
pytyon计算多个模型在不同数据集上的预测概率、获取每个数据集上的最佳模型、多个最优模型的ROC曲线进行对比分析目录 查看详情
深度学习正则化---提前终止
...练时，我们可以将我们的数据集分为三个部分，训练集、验证集、测试集。我们在训练的过程中，可以每隔一定量的step，使用验证集对训练的模型进行预测，一般来说，模型在训练集和验证集的损失变化如下图所示： 可以... 查看详情
python使用matplotlib对比多个模型的在训练集上的效果并使用柱状图进行可视化：基于交叉验证的性能均值（mean）和标准差(std)进行可视化分析使用标准差信息添加误差区间条yerr
python使用matplotlib对比多个模型的在训练集上的效果并使用柱状图进行可视化：基于交叉验证的性能均值（mean）和标准差(std)进行可视化分析、使用标准差信息添加误差区间条yerr目录 查看详情
训练集，验证集，测试集的作用
...aindataset）指的是，你拿来du建模zhi型的数据，拟合数据用验证数据dao(validdataset)指的是，你拿来挑模型的数据，因为训练数据可以训练很多个模型，譬如，训练步长、是否正则化等等，，你用验证数据(来挑一个最好的。测试数据... 查看详情
模型训练技巧
...们设计并训练好一个神经网络之后，需要在训练集上进行验证模型效果是否良好。这一步的目的在于判断模型是否存在欠拟合；在确定已经在训练集上拟合的很好，就需要在测试集上进行验证，如果验证结果差就需要重新设计模... 查看详情
ai-mlcc07-验证(validation)
...划分为三个子集，可以大幅降低过拟合的发生几率。使用验证集评估训练集的效果。然后，在模型“通过”验证集之后，使用测试集再次检查评估结果。工作流程如下：在此工作流程中：选择在验证集上获得最佳效果的模型。使... 查看详情
数据挖掘导论
...数据集来训练模型时，一部分用来训练，另一部分则用于验证。分为训练集、测试集。通常将数据集的70%划分为训练集，30%为测试集。另外需要注意对于具有时序性的数据集，需要按照时间划分。划分完数据集后，需要在训练集... 查看详情
pytorch保留验证集上最好的模型
...很不方便。2.但如果每次都记录下损失函数的值，只保存验证集上损失最小的时候的模型，就更方便使用，其实设置一个判断条件就行。————————————————min_loss=100000#随便设置一个比较大的数forepochinrange(epochs):... 查看详情
验证集和测试集的区别
...用于模型参数，测试集用于估计模型对样本的泛化误差，验证集用于“训练”模型的超参数。我们知道一个机器学习模型通常包括两个部分的参数：模型参数和超参数。其中超参数是用于控制模型行为的超参数，这些参数... 查看详情
模型拟合和交叉验证
】模型拟合和交叉验证【英文标题】：ModelFittingandCross-Validation【发布时间】：2020-03-2609:38:50【问题描述】：我正在训练一个数据集，然后在其他数据集上对其进行测试。为了提高性能，我想通过5倍交叉验证来微调我的参数。但... 查看详情
早停法（earlystopping）
...现已经开始变差。 图1、理想中的训练集误差和验证集的误差模型的泛化能力通常使用模型在验证数据集（validationset）上的表现来评估。随着网络的优化，我们期望的理想中的泛化错误如图1所示。即当模型在训练集上的... 查看详情
在调整参数时识别交叉验证的 SVM 中的过拟合
】在调整参数时识别交叉验证的SVM中的过拟合【英文标题】：IdentifyingoverfittinginacrossvalidatedSVMwhentuningparameters【发布时间】：2016-07-0107:46:36【问题描述】：我有一个使用gridsearchcv调整的rbfSVM。如何判断我的好结果实际上是好结果... 查看详情
随机森林
...习工作的前提。参数可分为两种，一种是影响模型在训练集上的准确度或影响防止过拟合能力的参数；另一种不影响这两者的其他参数。模型的准确度由其在训练集上的准确度及其防止过拟合的能力所共同决定，所以在调参时，... 查看详情