數量GridSearchCV

xgboost當我執行使用GridSearchCV和網格搜索回合xgboost數量GridSearchCV

kfold = StratifiedKFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=random_state) 

model = xgb.XGBClassifier() 

grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, scoring="roc_auc", 
     n_jobs=4, cv=kfold, verbose=1)

什麼是GridSearchCV內部使用的回合數？

來源

2017-01-16 gabboshow

你能澄清你的意思嗎？你的意思是每次運行需要交叉驗證步驟的數量？或者嘗試多少種不同的排列？ –

@dataprincess @dataprincess以上都不是......它是分類器的一個參數......它表示提升次數 – gabboshow

@dataprincess我想知道當我運行GridSearchCV時這個參數的設置是什麼 – gabboshow

有沒有好的答案，但最好的策略是使用高數字500/1000甚至與early_stopping_rounds參數一起大。 CV將繼續下去，直到它將在測試摺疊上開始過度擬合。那就是當你從CV獲得足夠好的參數時（從偏差 - 方差折衷的觀點來看）。實質上，雖然你可能會設置太多提升步驟，但可能會提升將永遠不會發生多輪。

來源

2017-03-10 08:58:27 abhiieor

我的問題是關於GridSearchCV內部使用的回合數 – gabboshow

數量GridSearchCV

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