网格搜索

习题预习

1. 什麼是Grid Search？
2. Grid Search如何幫助機器學習模型的優化？
3. Grid Search的運作流程是什麼？
4. Grid Search的缺點和限制是什麼？
5. Grid Search和隨機搜索的區別和優缺點是什麼？

说明知识

Grid Search 是一種常用於機器學習模型調參的方法，其基本思想是通過網格搜索的方式，枚舉所有可能的參數組合，並選擇最優的參數組合來訓練模型。

例如，假設我們要訓練一個支持向量機(Support Vector Machine, SVM)分類器，其參數包括核函數(kernel)、C值和gamma值。我們可以使用Grid Search來搜索最佳的參數組合。

假設我們設定kernel的值為’linear’和’rbf’，C值為[0.1, 1, 10]，gamma值為[0.01, 0.1, 1]，則總共有6種不同的參數組合。我們可以用Grid Search將這些參數組合都嘗試一遍，進行交叉驗證，最終選擇得分最高的那個參數組合當作最終模型的參數。

使用Grid Search可以減少手動調參的時間和精力浪費，提高模型的準確率和泛化能力。

条列重点

1. Grid Search是一种常见的超参数调整方法，通常应用于机器学习模型中。
2. 该方法用于系统地搜索不同超参数的可能组合，以找到最佳的模型参数设定。
3. 在使用Grid Search进行调整时，需要先定义要调整的超参数及其可能的取值范围。
4. 然后，构建一个网格，每个格子代表不同的超参数组合，进行交叉验证并计算模型的指标得分。
5. 最后，根据网格格子中的最佳得分，选择最佳的超参数组合，并用该组合进行模型的训练和预测。
6. Grid Search的缺点是对计算资源的要求较高，当超参数的取值范围较大时搜索空间会很大，需要耗费较长的时间和计算资源。
7. 可以使用一些技巧，如贝叶斯优化等方法，来优化Grid Search的搜索效率。

知识测验

1. 对于一个SVM模型，其中的参数包括C和gamma，试着使用Grid Search来寻找最佳的参数组合。

2. 假设有一个KNN模型，其中的参数包括k和p，试着使用Grid Search来寻找最佳的参数组合。

3. 对于一个随机森林模型，其中的参数包括n_estimators和max_depth，试着使用Grid Search来寻找最佳的参数组合。

4. 假设有一个决策树模型，其中的参数包括max_depth和min_samples_leaf，试着使用Grid Search来寻找最佳的参数组合。

5. 对于一个神经网路模型，其中的参数包括learning_rate和hidden_layer_sizes，试着使用Grid Search来寻找最佳的参数组合。

答案：

1. 答案会因资料而异。
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