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1、手动调参，但这种方法依赖于大量的经验，而且比较费时。
许多情况下，工程师依靠试错法手工调整超参数进行优化，有经验的工程师可以在很大程度上判断如何设置超参数，从而提高模型的准确性。
2、网格化寻优，是最基本的超参数优化方法。
利用这种技术，我们只需要为所有超参数的可能性建立一个独立的模型，评估每个模型的性能，选择产生最佳结果的模型和超参数。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.svm import SVC
iris = load_iris()
svc = SVR()
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVR
grid = GridSearchCV(
estimator=SVR(kernel='rbf'),
param_grid={
'C': [0.1, 1, 100, 1000],
'epsilon': [0.0001, 0.0005, 0.001, 0.005, 0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1, 5, 10],
'gamma': [0.0001, 0.001, 0.005, 0.1, 1, 3, 5]
},
cv=5, scoring='neg_mean_squared_error', verbose=0, n_jobs=-1)3、随机寻优，可以更准确地确定某些重要超参数的最佳值。
并非所有的超参数都有同样的重要性，有些超参数的作用更加明显。
感谢各位的阅读，以上就是“python超参数问题怎么优化”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对python超参数问题怎么优化这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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