調參是對模型的參數進行調整，找到使模型性能最優的參數。調參的目的是達到整體模型的偏差和方差的和諧，參數可分為兩類，過程影響類參數和子模型影響類參數。

窮舉網格搜索方法
網格搜索是一種窮舉搜索的調參手段，在所有候選的參數選擇中，通過循環遍歷，嘗試每一種可能，表現最好的參數就是最終的結果。
使用數據訓練隨機森林模型，采用網格搜索方法調參，代碼如下：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_splittrain_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) rfg = RandomForestRegressor() param_grid = {'n_estimators':[50,100,200],'max_depth':[1,2,3]} clf = GridSearchCV(rfg, param_grid, cv=5) clf.fit(train_data, train_target) test_pred = clf.predict(test_data) test_score = mean_squared_error(test_pred, test_target) test_score

隨機參數優化
使用數據訓練隨機參數模型，采用隨機森林參數優化方法調參

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_splittrain_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) rfg = RandomForestRegressor() param_grid = {'n_estimators':[50,100,200],'max_depth':[1,2,3]} clf = RandomizedSearchCV(rfg, param_grid, cv=5) clf.fit(train_data, train_target) test_pred = clf.predict(test_data) test_score = mean_squared_error(test_pred, test_target) test_score

總結

以上是生活随笔為你收集整理的参数搜索方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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