我创建了一个GradientBoostingRegressor模型。
我在GridSearchCV函数中使用scoring参数返回MSE分数。
我想知道我是否在param_网格中使用了Criteria,它会改变我的模型吗?哪一种是正确的方式?
谢谢
GBR = GradientBoostingRegressor()
param_grids = {
'learning_rate' : [0.01, 0.05, 0.07, 0.1, 0.3, 0.5 ],
'n_estimators' : [50,60,70,80,90,100],
'max_depth' : [1, 2, 3, 4],
'min_samples_leaf' : [1,2,3,5,10,15],
'min_samples_split': [2,3,4,5,10],
#'criterion' : ['mse']
}
kf = KFold(n_splits=3, random_state=42, shuffle=True)
gs = GridSearchCV(estimator=GBR, param_grid = param_grids , cv = kf, n_jobs=-1,
return_train_score=True, scoring='neg_mean_squared_error')
标准方法评估树中的分裂。评分方法从整体上评估模型的质量。
如果你想知道它是否改变了你的模型,为什么不直接测试一下呢?这就是GridSearchCV所擅长的。默认值为friedman_mse,因此:
param_grids = {
'learning_rate' : [0.01, 0.05, 0.07, 0.1, 0.3, 0.5 ],
'n_estimators' : [50,60,70,80,90,100],
'max_depth' : [1, 2, 3, 4],
'min_samples_leaf' : [1,2,3,5,10,15],
'min_samples_split': [2,3,4,5,10],
'criterion' : ['friedman_mse', 'mse']
}
我试图优化两个spark dataframes之间的联接查询,让我们将它们称为df1、df2(在公共列“saleid”上联接)。df1非常小(5M),所以我在spark集群的节点中广播它。df2非常大(200米行),所以我尝试通过“saleid”对它进行桶/重新分区。 例如: 分区: 水桶: 我不知道哪一个是正确的技术使用。谢谢。
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我正在使用以下下拉列表为应用程序存储时区: 使用PHP,我没有最简单的选项来将这些转换为时区缩写,我唯一的选项是通过编程来完成,通过一个大约400个时区缩写的列表进行排序。有没有人知道下拉列表中的每一个时区是什么,以及夏令时是什么?(我假设我需要手动定义这两个列表) 编辑:将此列表解析为每个时区的一个缩写,但它们不是“流行”的。 我的新列表 代码: