網格搜索

習題預習

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？

說明知識

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。

條列重點

1. Grid Search是一種常見的超參數調整方法，通常應用於機器學習模型中。
2. 該方法用於系統地搜索不同超參數的可能組合，以找到最佳的模型參數設定。
3. 在使用Grid Search進行調整時，需要先定義要調整的超參數及其可能的取值範圍。
4. 然後，構建一個網格，每個格子代表不同的超參數組合，進行交叉驗證並計算模型的指標得分。
5. 最後，根據網格格子中的最佳得分，選擇最佳的超參數組合，並用該組合進行模型的訓練和預測。
6. Grid Search的缺點是對計算資源的要求較高，當超參數的取值範圍較大時搜索空間會很大，需要耗費較長的時間和計算資源。
7. 可以使用一些技巧，如貝葉斯優化等方法，來優化Grid Search的搜索效率。

知識測驗

1. 對於一個SVM模型，其中的參數包括C和gamma，試著使用Grid Search來尋找最佳的參數組合。

2. 假設有一個KNN模型，其中的參數包括k和p，試著使用Grid Search來尋找最佳的參數組合。

3. 對於一個隨機森林模型，其中的參數包括n_estimators和max_depth，試著使用Grid Search來尋找最佳的參數組合。

4. 假設有一個決策樹模型，其中的參數包括max_depth和min_samples_leaf，試著使用Grid Search來尋找最佳的參數組合。

5. 對於一個神經網路模型，其中的參數包括learning_rate和hidden_layer_sizes，試著使用Grid Search來尋找最佳的參數組合。

答案：

1. 答案會因資料而異。
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