内核 GridSearchCV 参数

Question

能否在Gridserach中搜索内核如下：

我们应该避免哪些参数组合？

parameters = {'C': [0.1, 1, 10, 100, 1000],  
              'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001,'auto'], 
              'kernel': ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid']} 
  Svm = GridSearchCV(Svm, param_grid=parameters, cv=kf,verbose=10)

Answer 1

原则上可以在GridSearch中搜索内核。但您应该记住，'gamma' 仅对 ‘rbf’、‘poly’ 和 ‘sigmoid’ 有用。这意味着当 'kernel' 为 'linear' 时，您将进行冗余计算。更好的方法是使用字典列表而不是字典作为 param_grid:

的输入参数

svm_linear = {'C': [0.1, 1, 10, 100, 1000], 
              'kernel': ['linear']} 
svm_others = {'C': [0.1, 1, 10, 100, 1000],
              'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001,'auto'], 
              'kernel': ['poly', 'rbf', 'sigmoid']}
parameters = [svm_linear, svm_others]
Svm = GridSearchCV(Svm, param_grid=parameters, cv=kf,verbose=10)

您可以在 scikit-learn 文档中找到类似的参数设置：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_grid_search_digits.html

希望这个回答对您有用。 :)

内核 GridSearchCV 参数

kernel GridSearchCV parameters

python

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svm

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