gridsearchCV

Question

我正在使用 gridsearchCV 来确定模型超参数：

pipe = Pipeline(steps=[(self.FE, FE_algorithm), (self.CA, Class_algorithm)])
param_grid = {**FE_grid, **CA_grid} 

scorer = make_scorer(f1_score, average='macro')
       
search = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=ShuffleSplit(test_size=0.20, n_splits=5,random_state=0), n_jobs=-1,
                              verbose=3, scoring=scorer)

search.fit(self.data_input, self.data_output)

但是，我相信我运行遇到了一些过度拟合的问题： results

我想在每个参数组合下打乱数据，有什么办法吗？目前，通过 k 折交叉验证，正在为每个参数组合评估相同的验证数据集，k-fold，因此过度拟合成为一个问题。

Answer 1

不，没有。搜索将数据拆分一次，并为折叠和参数组合（source）的每个组合创建一个任务。

按参数组合改组可能无论如何都不可取：然后选择可能只会选择“最简单”的拆分而不是“最佳”参数。如果您认为您过度拟合验证折叠，请考虑使用

更少的参数选项
更多折叠，或重复拆分*
一个 scoring 自定义评估的可调用函数
更保守的模型

*我最喜欢的，虽然计算成本可能太高了

gridsearchCV - 为每个参数组合打乱数据

gridsearchCV - shuffle data for every single parameter combination

shuffle

scikit-learn

overfitting-underfitting