ETA 在 GridSearchCV Scikit Learn 中代表啥?
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【中文标题】ETA 在 GridSearchCV Scikit Learn 中代表啥?【英文标题】:What does ETA represent in GridSearchCV ScikitLearn?ETA 在 GridSearchCV Scikit Learn 中代表什么? 【发布时间】:2019-01-15 19:17:56 【问题描述】:我正在进行网格搜索,将有 135 名候选人,总共 405 次匹配。
问题:
ETA 代表什么?这是否意味着运行完整网格搜索的估计时间?我假设是这样......但我想确保文档没有说明这一点。
另外,我在哪里可以找到 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html 中详细 kwarg 的映射 我在 Keras 中也注意到了这一点。我不确定我们应该如何知道哪些整数值映射到什么级别的详细程度。从这篇 'verbose' argument in scikit-learn 的帖子来看,似乎需要深入挖掘源代码。这是确定详细映射的唯一方法吗?
【问题讨论】:
【参考方案1】:如果您查看GridSearchCV 的实现,您会发现它创建了并行对象。 implementation of Parallel 中的 cmets 解释了详细参数是如何使用的:
'''
verbose: int, optional
The verbosity level: if non zero, progress messages are
printed. Above 50, the output is sent to stdout.
The frequency of the messages increases with the verbosity level.
If it more than 10, all iterations are reported.
'''
由于您使用的是 batch_size=5,ETA 表示每批所需的时间。
基本上,GridSearchCV 文档解释说,通过使用详细参数,您可以选择是否可视化日志。然后,如果您增加详细程度,您的训练过程会获得更高的“刷新率”。
【讨论】:
以上是关于ETA 在 GridSearchCV Scikit Learn 中代表啥?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
为啥 GridSearchCV 没有给出最好的分数? - Scikit 学习
ValueError 在 Scikit 中找到最佳超参数时使用 GridSearchCV 学习 LogisticRegression
GridSearchCV (scikit learn) 确定超参数
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