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我正在尝试使用随机森林来解决我的问题（以下是波士顿数据集的示例代码，而不是我的数据）。我打算GridSearchCV用于超参数调整，但不同参数的值范围应该是多少？我怎么知道我选择的范围是正确的？

我在互联网上读到它，有人建议在第二次网格搜索中尝试“放大”最佳值（例如，如果它是 10，那么尝试 [5, 20, 50]）。

这是正确的方法吗？我应该对随机森林所需的所有参数使用这种方法吗？这种方法可能会错过一个“好的”组合，对吧？

import numpy as np
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
digits = load_boston()
X, y = dataset.data, dataset.target
model = RandomForestRegressor(random_state=30)
param_grid = { "n_estimators"      : [250, 300],
           "criterion"         : ["gini", "entropy"],
           "max_features"      : [3, 5],
           "max_depth"         : [10, 20],
           "min_samples_split" : [2, 4] ,
           "bootstrap": [True, False]}
grid_search = GridSearchCV(clf, param_grid, n_jobs=-1, cv=2)
grid_search.fit(X, y)
print grid_search.best_params_
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从粗到细实际上通常用于寻找最佳参数。您首先从广泛的参数开始，并在您接近最佳结果时对其进行细化。

我发现了一个很棒的库，它为 scikit-learn、hyperopt-sklearn进行超参数优化。它可以自动调整您的 RandomForest 或任何其他标准分类器。您甚至可以同时自动调整和基准测试不同的分类器。

我建议你从它开始，因为它实现了不同的方案来获得最佳参数：

随机搜索

Parzen 估计树 (TPE)

退火

树

高斯过程树

编辑：

在回归的情况下，您仍然需要断言您的预测在测试集上是否良好。

无论如何，从粗到细的方法仍然适用，并且对任何估计器都有效。

于 2016-02-02T21:55:19.720 回答