文件名称:
tune-sklearn：Scikit-Learn的GridSearchCV RandomizedSearchCV的直接替代品-但具有最先进的超参数调整技术-源码
开发工具:
文件大小: 72kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：调谐斯克莱恩
Tune-sklearn是Scikit-Learn的模型选择模块（GridSearchCV，RandomizedSearchCV）的替代品，它具有尖端的超参数调整技术。
产品特点
以下是tune-sklearn提供的功能：
与Scikit-Learn API的一致性：在标准Scikit-Learn脚本中更改少于5行即可使用API []。
现代调整技术：tune-sklearn使您可以通过简单地切换几个参数来轻松利用贝叶斯优化，HyperBand，BOHB和其他优化技术。
框架支持：tune-sklearn主要用于调整Scikit-Learn模型，但它也支持并提供了许多其他带有Scikit-Learn包装器的框架的示例，例如Skorch（Pytorch）[ ]，KerasClassifier（Keras）[ ]，和XGBoostClassifier（XGBoost）[]。
向上扩展：Tune-sklearn利用 （一个用于分布式超参数调整的库）在不更改代码的情况下并行化多个核甚至多个机器上的交叉验证。
查看我们的和（针对master分支）。
安装
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