網格搜索演算法

㈠ 網格搜索演算法與K折交叉驗證

網格搜索演算法主要用於優化模型參數，而K折交叉驗證是用於評估模型性能的一種可靠方法。

網格搜索演算法： 定義：網格搜索是一種通過遍歷預設參數組合來優化模型性能的技術。 工作原理：它會在給定的參數空間內，嘗試所有可能的參數組合，以找到最佳的模型參數。例如，在決策樹模型中，可以設定參數空間為{‘max_depth’: [1,2,3,4,5]}，網格搜索會嘗試這些深度值，並找出表現最佳的深度。 目的：通過遍歷所有可能的參數組合，找到能最大化模型性能的參數設置。

K折交叉驗證： 定義：K折交叉驗證是一種評估模型性能的可靠方法。 工作原理：數據集被隨機分成K個等份，每次選擇其中一份作為驗證集，其餘K1份作為訓練集。這個過程會重復K次，每份數據都被用作過驗證集一次。最終，模型的性能是這K次驗證結果的平均值。 目的：通過多次訓練和驗證，減少因數據劃分不當導致的模型性能評估偏差，從而得到更准確的模型性能評估。

網格搜索與K折交叉驗證的結合： 在實際應用中，網格搜索通常會與K折交叉驗證結合使用。即，對於網格搜索中的每一組參數，都會使用K折交叉驗證來評估其性能。這樣，可以確保找到的最優參數組合是在整個數據集上都表現良好的參數。