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"radial",ranges=list(cost=c(0.001, 0.01, 0.1, 1,5,10,100),gamma=c(0.001, 0.01, 0.1, 1,5,10)))
在支持向量机模型中，我使用调优函数来优化我的伽玛和成本参数。对于小型数据集，tune()只需少量时间即可生成最佳模型。但是对于一个非常大的数据集，这需要很长的时间。因此，是否可以添加一个进度条或百分比来监视我们的模型调优的进度。
浏览 0修改于2017-11-01得票数 2
我用了三个平行的句子文件来训练我的自定义翻译模型。没有字典文件，也没有调优文件。训练结束后，我检查了测试结果，我想在模型中做一些调整。以下是几个问题：
无法看到自动生成的调优文件，因此我必须提供自己的调优文件，以便进行更易于管理的调优过程。是这样吗？请描述
浏览 3提问于2020-04-10得票数 2
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当我使用hyperopt库来调优随机森林分类器时，我得到了以下结果：然而，当我使用默认的超参数来训练模型时，所有的评估指标(精度、召回、F1、iba、AUC)都会返回比调优模型更高的值。我还应该继续跟踪调优参数吗？或者忽略调优过程的结果，因为它无助于改进结果？
浏览 0提问于2019-05-27得票数 4
目前我正在使用为我训练一个预测模型。然而，训练数据相当大，所以我使用的是核心外学习。clf.partial_fit(X_train, y_train, classes=classes)但看起来，由于GridSearchCV有没有一种方法可以调优超参数，同时仍然使用内核外学习？
浏览 0修改于2017-09-23得票数 3
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除了使用验证数据来调优超参数之外，将验证数据包含到模型中还有其他好处吗？那么，如果我们不调优超参数，那么验证集就没有意义了？
浏览 0修改于2020-02-28得票数 2
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我经常使用非常大的数据集，在构建机器学习模型时检查所有相关的超参数组合是不切实际的。我正在考虑随机采样数据集，然后使用该示例执行超参数调优。然后，我将使用所选的超参数使用完整的数据集来训练/测试模型。
这种方法的缺点是什么？
浏览 0提问于2019-01-16得票数 1
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我已经制作了许多具有不同调优集的模型(同时确保训练、调优和测试集之间没有重叠)，但没有一个模型的得分高于随机选择的一个集合。可以看到随机调优集中有哪些句子吗？
浏览 0提问于2019-02-05得票数 0
当使用R caret对同一数据集中的多个模型进行比较时，如果为所有模型指定了相同的tuneLength，而没有指定特定于模型的tuneGrid，则caret足够聪明地为不同的模型选择不同的调优范围。例如，caret为一个特定数据集选择的调优范围是：gamSpline(df)：1，1.5，2，2.5，3有人知道caret
浏览 4修改于2015-11-07得票数 4
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我用GPU训练了很多模型。我想调优网络的架构，所以我对不同的模型进行了顺序的训练，以比较它们的性能(我使用的是keras-tuner)。
问题是有些模型非常小，而另一些则非常大。我有TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH到true，这意味着当一个模型需要大量内存时，GPU就会分配它。然而，一旦大模型已经训练，内存将不会释放，即使下一个训练是小模型。如果是这样的话，我会很高兴有一个手动发布，我可以添加一个回
浏览 7提问于2022-10-25得票数 1
在嵌套的cv中(我在培训、 validation 和测试集合中这么说)，应该是:在内部循环中，对每个训练集应用过滤器，然后调优我们感兴趣的参数，并在验证集中进行测试。在内循环中，我们可以得到最佳的调优参数和与其相关的特征集。我想知道的是，内部最优的调优参数将返回给外部循环训练，我假设有两种可能的模型：
--内部最佳调优模型--只返回最佳调优参数，而不是所选特性子集。因此，在外部循环
浏览 2提问于2020-01-13得票数 0
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我正在运行一个4倍交叉验证的超参数调优使用sklearn的'cross_validate‘和'KFold’函数。假设我的训练数据集已经被洗牌了，那么在分割成批/折叠(即KFold函数中的洗牌参数)之前，我是否应该对每一次超调参数调优重新洗牌数据？我注意到，超参数调优过程的结果将是不同的，这取决于在将数据分割成折叠之前对数据进行洗牌。
我假设，如果结果取决于洗牌，那么模型就不稳定了。这是正确的吗？然而，这也可能对模型
浏览 0提问于2020-02-27得票数 3
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是否可以使用ML引擎调优超参数以在本地训练模型？文档只提到了在云中使用超参数调优进行培训(提交作业)，而没有提到在本地进行培训。否则，是否存在另一种常用的超参数调优，将命令参数传递给task.py，如人口普查估计器教程中所述？
浏览 2提问于2018-11-30得票数 1
代码将一个大文档加载到内存中，并在循环中处理它。如果我在这个循环中停止(在调试模式下)或添加GC.Collect()，内存使用量就会降到70MB以下。
如何调优GC？有没有调优GC的最佳实践？
浏览 1修改于2012-12-11得票数 3
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我试图为包含超过2000000行的数据集运行一个回归模型。在不调优模型超参数的情况下，尝试使用线性回归和增强决策树回归，没有达到预期的精度。因此，我尝试使用调优模型的超参数作为增强决策树，该模型运行超过20分钟。决策林还需要长时间的to0 (即使没有调优模型的超参数)。有没有办法在不影响结果准确性的情况下减少运行时？
浏览 0提问于2017-12-10得票数 0
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我只是用TensorFlow学习图像分类，发现有一个TensorFlow集线器，我们可以使用很多模型来完成很多分类任务。例如，我想建立食品分类和发展模型，以便该模型将涵盖我国的食品，并有较高的准确性对某些特定的食品。我试着使用和调优这个模型：，但是为什么会有这样的信息:模型不能很好地调优？是什么使一个模型可以被微调而不能被微调呢？
谢谢。
浏览 10修改于2022-02-19得票数 2
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我已经使用lmtool创建了我自己的语言模型。但是为了提高识别的准确性，我想调优Sphinx。另外，任何可以帮助我调优sphinx的资源链接(不包括Sphinx网站上的不完整调优链接)都将不胜感激。
谢谢
浏览 1修改于2012-11-13得票数 3
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我在许多文章和书籍中观察到，模型选择是在模型调优之前完成的。但我的问题是，一个没有被选中的模型可能会在正确的超参数下表现得更好。那么，为什么不是所有的模型，我们感兴趣的调优得到正确的超参数，然后选择最好的模型通过交叉验证。
浏览 1修改于2019-02-15得票数 1
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我使用R中的插入符号包来使用立体主义模型树构建一个回归模型，该树有两个调优参数：我认为我试图不正确地实现调优参数，需要一些帮助来解决这个问题。我得到了以下错误：我对我的数据没有任何问题，因为到目前为止我已经在它上运行了许多模型；这是我第一次使用调优参数。
浏览 4修改于2016-04-01得票数 3
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我正在使用包"TuneRanger“来调优射频模型。它工作良好，我取得了很好的结果，但我不确定它是否过分适合我的模型。我想使用一个重复的简历，为每一个实例，包是调优模型，但我找不到一个方法来做。
浏览 3修改于2020-08-22得票数 0
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我正在尝试创建一个顶点AI管道来执行超参数调优工作，从顶点AI数据集读取数据，以使元数据功能跟踪数据集、模型和端点之间的关系(一旦部署了最佳模型)。有人知道如何在超参数调优工作中访问顶点AI数据集吗？
谢谢。
浏览 8修改于2022-10-06得票数 0
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