数量GridSearchCV

xgboost当我执行使用GridSearchCV和网格搜索回合xgboost数量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)

什么是GridSearchCV内部使用的回合数？

来源

2017-01-16 gabboshow

你能澄清你的意思吗？你的意思是每次运行需要交叉验证步骤的数量？或者尝试多少种不同的排列？ –

@dataprincess @dataprincess以上都不是......它是分类器的一个参数......它表示提升次数 – gabboshow

@dataprincess我想知道当我运行GridSearchCV时这个参数的设置是什么 – gabboshow

有没有好的答案，但最好的策略是使用高数字500/1000甚至与early_stopping_rounds参数一起大。 CV将继续下去，直到它将在测试折叠上开始过度拟合。那就是当你从CV获得足够好的参数时（从偏差 - 方差折衷的观点来看）。实质上，虽然你可能会设置太多提升步骤，但可能会提升将永远不会发生多轮。

来源

2017-03-10 08:58:27 abhiieor

我的问题是关于GridSearchCV内部使用的回合数 – gabboshow

数量GridSearchCV

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