贝叶斯优化调随机森林参数的时候，搜索出来的最优参数组合误差比网格搜索出来的大很多，是数据太少的原因吗？
0条回答 默认 最新
- 2024-04-21 10:25galaxy‘的博客 超参数调优：网格搜索，贝叶斯优化（optuna）详解
- 2024-05-01 00:41AI架构师小马的博客 1. 背景介绍 1.1 机器学习模型中的超参数 机器学习模型的性能往往取决于多个...与模型参数（Model parameters）通过训练数据进行学习不同，超参数需要人为设定，并直接影响模型的学习过程和泛化能力。常见的超参数包
- 2025-07-12 03:59光子AI的博客 本文将从数学原理和实际应用出发，深入解析两种经典的超参数调优方法——网格搜索（Grid Search）与贝叶斯优化我们用“寻宝”的比喻贯穿始终：网格搜索像“地毯式挖地”，虽然笨拙但可靠；贝叶斯优化像“聪明的寻宝...
- 2025-03-17 00:07iisugar的博客 如果只用一组测试数据评估模型，可能因数据分布偏差导致结果不可靠。交叉验证通过多次划分训练集和验证...超参数（如学习率、正则化强度）的选择直接影响模型性能，网格搜索通过穷举所有可能的参数组合，找到最佳配置。
- 2025-07-17 20:20.30-06Springfield的博客 贝叶斯优化引入高斯过程建模参数-性能关系，以智能采样策略平衡探索与利用，显著减少评估次数。Hyperband则采用动态资源分配策略，通过多轮淘汰机制高效筛选最优参数组合。这些方法在深度学习等复杂场景中，可将模型...
- 2023-11-17 19:22QomolangmaH的博客 本文介绍了神经网络优化的逐层归一化方法，包括批量归一化、层归一化、权重归一化（略）、局部响应归一化（略）等内容
- 2024-10-14 15:59weishifenke的博客 文章转载之前一直在阿里实习，最近终于闲了下来参加了一个Kaggle的比赛，记录一下比赛过程中对模型调参的一些经验。...通常情况下，需要对超参数进行优化，给模型选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。
- 2024-03-22 09:44云天徽上的博客 然而，当参数空间较大时，网格搜索的计算成本会急剧增加，可能导致优化过程耗时过长。随机搜索则通过随机抽样来减少计算量，同时保持一定的全局搜索能力。它能够在有限的计算资源下快速找到性能较好的参数组合，尤其...
- 2025-12-17 21:24Seek the wind的博客 调参方式核心特点计算成本搜索效率适用场景网格搜索暴力枚举所有组合极高（指数级）低（小空间优，大空间差）低维度、小范围超参数搜索随机搜索随机采样参数组合中（采样次数可控）中（中高空间优于网格）中高维度、...
- 2024-09-28 01:00Together_CZ的博客 数据建模中模型开发过程中超参数优化利器：网格搜索、随机搜索、贝叶斯搜索、遗传算法GA、粒子群优化PSO、差分进化DE、梯度提升树GBM多种搜索优化技术总结对比分析与代码实践
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
7月7日
创建了问题
6月29日