超参数调参代码解释_randomsearchcv 参数含义

源码

param_dist = {"max_depth": [3, 5],
              "max_features": randint(1, 11),
              "min_samples_split": randint(2, 11),
              "criterion": ["gini", "entropy"]}
n_iter_search = 20
random_search = RandomizedSearchCV(RFC, param_distributions=param_dist, n_iter=n_iter_search, cv=5)参数解释
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解释

以下是对RandomizedSearchCV中使用的参数的解释：

1. param_distributions：参数空间的分布或列表。可以是字典，其中键是参数名称，值是对应的参数值的分布。也可以是列表，其中元素是字典，每个字典表示一个参数设置。对于分布，可以使用以下选项：

   • 离散分布：直接指定参数的可能值。
   • 连续分布：使用支持的概率分布函数（例如scipy.stats模块中的函数）指定参数的分布。

2. n_iter：随机搜索的迭代次数。指定要尝试的参数设置的数量。

3. cv：交叉验证的折数。用于评估每个参数设置的性能。

4. estimator：要拟合的估计器对象。在此处为RandomForestClassifier。

通过使用RandomizedSearchCV，您可以在给定参数空间内随机搜索参数的组合，以找到最佳的参数设置。算法将根据指定的迭代次数和交叉验证折数进行多次拟合和评估，最终返回性能最佳的参数设置。

在给定的示例中，param_dist指定了以下参数的搜索空间：

• max_depth：决策树的最大深度，可以是3或5。
• max_features：每个决策树考虑的最大特征数量，从1到10之间随机选择。
• min_samples_split：拆分内部节点所需的最小样本数，从2到10之间随机选择。
• criterion：评估分割质量的准则，可以是"gini"或"entropy"。

n_iter_search指定了随机搜索的迭代次数。cv=5表示使用5折交叉验证进行模型评估。

希望这解释了RandomizedSearchCV中使用的参数及其含义。如果您还有其他疑问，请随时提问。