内核GridSearchCV参数

Question

我们可以在Gridserach中搜索内核，如下所示：

我们应该避免哪些参数组合

parameters = {'C': [0.1, 1, 10, 100, 1000],  
              'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001,'auto'], 
              'kernel': ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid']} 
  Svm = GridSearchCV(Svm, param_grid=parameters, cv=kf,verbose=10)

Answer 1

原则上，您可以在GridSearch中搜索内核。但是你应该记住'gamma'只对‘rbf’、‘poly’和‘sigmoid’有用。这意味着当'kernel'为'linear'时，将有冗余计算。更好的方法是使用字典列表而不是字典作为param_grid的输入参数：

svm_linear = {'C': [0.1, 1, 10, 100, 1000], 
              'kernel': ['linear']} 
svm_others = {'C': [0.1, 1, 10, 100, 1000],
              'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001,'auto'], 
              'kernel': ['poly', 'rbf', 'sigmoid']}
parameters = [svm_linear, svm_others]
Svm = GridSearchCV(Svm, param_grid=parameters, cv=kf,verbose=10)

您可以在scikit学习文档中找到类似的参数设置：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_grid_search_digits.html

我希望这个答案对你有用。：）