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我需要立即针对特定组运行许多交叉验证
SVR hyperparamters: ((C_0,gamma_0),(C_1,gamma_1)...(C_n,gamma_n)) and thus, seek for a parallelization method to speed it up.
也许可以运行 GridSearchCV,这样就可以以“元素明智”的方式检查它们,而不是检查超参数的每种可能的组合。示例:
tuned_parameters = [{'kernel': ['rbf'], 'gamma': [1e-3, 1e-4],
'C': [100, 1000]]
clf = GridSearchCV(SVR(), tuned_parameters, cv=5, n_jobs=-1)
clf.fit(X_train, y_train)
因此,在这种情况下,只会检查两对超参数,即:(1e-3,100) 和 (1e-4,1000),而不是所有四个组合。
最佳答案
您可以尝试使用字典列表来指定参数。
类似这样的事情:
tuned_parameters = [{'kernel': ['rbf'],
'gamma': [1e-3],
'C': [100]},
{'kernel': ['rbf'],
'gamma': [1e-4],
'C': [1000]}]
调用 clf.fit() 现在将在参数列表的两个元素上搜索参数,一次使用一个值中的所有值。
因此只会使用两种组合:('rbf', 1e-3, 100) 和 ('rbf', 1e-4, 1000)
关于python - python 中超参数组的并行交叉验证,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50304293/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!