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我想知道两个不同分类器的超参数之间是否存在某种相关性。

例如：假设我们LogisticRegression在具有最佳超参数的数据集上运行（通过查找GridSearch）并希望在同一数据集上运行另一个分类器，例如SVC（SVM分类器），但不是使用 查找所有超参数GridSearch，我们可以修复一些值（或减少限制GridSearch超参数的搜索空间的范围？

作为一项实验，我使用了、、和scikit-learn等分类器来分类一些众所周知的数据集。在某些情况下，我能够凭经验看到一些相关性，但并非总是针对所有数据集。LogisticRegressionSVSLinearSVCSGDClassifierPerceptron

所以请帮我澄清这一点。

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我不认为你可以像这样将不同分类器的不同参数关联在一起。这主要是因为每个分类器的行为不同，因为它有自己的方式来根据自己的方程组调整数据。例如，SVC以两个不同的内核rbf和sigmoid. 这种情况rbf可能完全适合intercept parameter C设置为 0.001 的数据，而“sigmoid C”kernel over the same data may fit with值为 0.00001。两个值也可以相等。但是，您永远不能肯定地说。当你这么说时：

在某些情况下，我能够凭经验看到一些相关性，但并非总是针对所有数据集。

这可能只是一个巧合。因为这一切都取决于 和 分类器。你不能全局应用它。相关性并不总是等于因果关系

您可以访问该站点并亲自查看，尽管不同的回归函数具有相同的参数a，但它们的方程有很大的不同，因此在相同的数据集上，您可能会发现a.

于 2017-09-16T06:31:34.103 回答