开放存取
问题 |
E3S网页汇编
卷积4482023
8号线程能源、环境、流行病学和信息系统国际会议 |
|
---|---|---|
文章号 | 02057 | |
页数 | 10 | |
段内 | 信息系统 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202344802057 | |
在线发布 | 2023年11月17日 |
必威主页
4480257(2023)
KNN使用网格搜索算法优化
一号信息系统博士课程,Diponegoro大学研究生院,50241Semarang,印度尼西亚Central Java
2电气工程系Politeknik NegeriSemarang
3物理系Diponegoro大学理数学系50241Semarang
a)对应作者 :suk4mtho@students.undip.ac.id
b)Hadiyanto@live.undip.ac.id
C)kurnianingsih@polines.ac.id
预测模型性能在数据集高度偏差和样本规模增加时大受影响均衡培训数据对性能有重大负面影响当前,机器学习算法继续开发,以便使用各种方法优化算法,产生性能最优模型一种优化应用超参数调优在分类中,大多数算法都高参数广受欢迎的超参数方法之一是网格搜索gripSearch使用交叉验证很容易测试模型参数而不必逐个人工验证研究中使用超参数优化法 即网格搜索研究的目的是找出超参数最优化两种机器学习分类算法,这些算法广泛用于处理偏差数据案例验证实验结果使用平均交叉验证测量实验结果显示KNN模型比决策树得到最优值
关键字 :机器学习/超参数/网格搜索
必威西汉姆赞助2023年EDP科学出版
开存文章分发创用CC授权4.0允许在任何介质上不受限制使用、分发和复制,只要原创作品正确引用
当前用法度量显示文章视图累积计数(全文文章视图包括HTML视图、PDF和ePub下载,根据可用数据)和Vision4Press平台摘要视图
数据对应2015年后板状使用当前使用量度自在线发布后48-96小时提供并按周日每日更新
初始下载度量器可能花点时间