7.机器学习——交叉验证和网格搜索(模型的选择与调优)
1.模型的选择与调优
交叉验证:为了让被评估的模型更加准确可信
1.1 交叉验证过程
交叉验证:将拿到的训练数据,分为训练和验证集。以下图为例:将数据分成4份,其中一份作为验证集。然后经过4次(组)的测试,每次都更换不同的验证集。即得到4组模型的结果,取平均值作为最终结果。又称4折交叉验证。
1.2 超参数搜索-网格搜索
1.3 超参数搜索-网格搜索API
代码案例在随机森林部分演示
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