将随机变量传递给 sklearn 随机搜索 (RandomizedSearchCV)
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【中文标题】将随机变量传递给 sklearn 随机搜索 (RandomizedSearchCV)【英文标题】:Passing random variables to sklearn random search (RandomizedSearchCV) 【发布时间】:2021-06-11 11:48:17 【问题描述】:下面代码中reciprocal()
和expon()
有什么用?
svm_grid_R = 'kernel':["linear","rbf"], 'C': reciprocal(20,200000), "gamma" : expon(scale=1.0)
为什么我们不能只使用range()
? expon(scale=1.0)
和 reciprocal(20,200000)
表示什么范围?
对于上下文,使用这些参数的代码如下:
svm_reg = SVR()
rnd_search = RandomizedSearchCV(svm_reg, param_distributions=svm_grid_R,
n_iter=50, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error',
verbose=2, random_state=42)
rnd_search.fit(housing_prepared, housing_labels)
【问题讨论】:
【参考方案1】:我建议您检查脚本中导入函数的部分,以确定它们是什么。根据您的问题,我推断如下:
reciprocal
应该来自 from scipy.stats import reciprocal
,这会给你一个倒数随机变量。
expon
应该来自 from scipy.stats import expon
,这会给你一个指数随机变量。
在您的代码中,您将这些随机变量作为C
和gamma
参数传递给随机搜索。这意味着搜索使用的随机参数将从这两个分布中采样。
从技术上讲,您还可以使用range
告诉搜索从给定序列中随机抽取数字。另一种方法是向搜索传递一个随机变量,从中抽取随机参数。您的代码采用的是第二种方法。
为了更好地理解第二种方法的全部内容,请尝试以下方法:
# Import the distribution
from scipy.stats import expon
# Initialize a random variable with lambda=1 (scale=1)
exponential_rv = expon(scale=1)
# Draw a random sample from this distribution
exponential_rv.rvs()
> 0.780028923390962
在这种特定情况下,您的搜索会将C=0.780028923390962
传递给您的支持向量机。
【讨论】:
谢谢,所以reciprocal
给出了来自逆/倒数分布的随机数,expon
给出了 λ(尺度)为 1.0 的指数分布中的随机数?
没错!这就是代码的作用。
谢谢,帮了大忙。以上是关于将随机变量传递给 sklearn 随机搜索 (RandomizedSearchCV)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何将 X_train + X_eval 传递给随机搜索 CV 拟合方法