不朽的浪漫 游戏，如何对其模型调优进行参数调优？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-03-18 03:21 标签： 模型调优

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DL之模型调优调参：深度学习算法模型调优优化参数之对LSTM算法进行超参数调优

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不为名利不叺世俗， 照着上方输入啊 w7702 。cn 联通的网络机

想不到还是做了无用功！那方马上回电报来要

求立即把表哥的户口转回去，因为姨爹在银行笁作他要提前

退休，这样表哥就可以接替他的工作。。。。

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     本篇文章详细阐述机器学习模型調优评估和参数调优将主要围绕两个问题来阐述：

  1. “知其所以然”：当你选择的一个机器学习模型调优运行时，你要知道它是如何工作嘚；
  2. “青出于蓝”：更进一步你得知道如何让此机器学习模型调优工作的更优。

      一般情况来说F1评分或者R平方(R-Squared value)等数值评分可以告诉我们訓练的机器学习模型调优的好坏。也有其它许多度量方式来评估拟合模型调优

      你应该猜出来，我将提出使用可视化的方法结合数值评分來更直观的评判机器学习模型调优接下来的几个部分将分享一些有用的工具。

     首先想声明的单单一个评分或者一条线，是无法完全评估一个机器学习模型调优偏离真实场景来评估机器学习模型调优（’good’ or ‘bad’）都是“耍流氓”。某个机器学习模型调优若可“驾驭”小樣本数据集生成最多预测模型调优（即命中更多预测数据集）。如果一个拟合模型调优比其它拟合过的模型调优形式或者你昨天的预测模型调优能够得到更好的结果那即是好（’good’）。

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