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1、手動調(diào)參，但這種方法依賴于大量的經(jīng)驗(yàn)，而且比較費(fèi)時。

許多情況下，工程師依靠試錯法手工調(diào)整超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，有經(jīng)驗(yàn)的工程師可以在很大程度上判斷如何設(shè)置超參數(shù)，從而提高模型的準(zhǔn)確性。

2、網(wǎng)格化尋優(yōu)，是最基本的超參數(shù)優(yōu)化方法。

利用這種技術(shù)，我們只需要為所有超參數(shù)的可能性建立一個獨(dú)立的模型，評估每個模型的性能，選擇產(chǎn)生最佳結(jié)果的模型和超參數(shù)。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.svm import SVC
iris = load_iris()
svc = SVR()
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVR
grid = GridSearchCV(
        estimator=SVR(kernel='rbf'),
        param_grid={
            'C': [0.1, 1, 100, 1000],
            'epsilon': [0.0001, 0.0005, 0.001, 0.005, 0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1, 5, 10],
            'gamma': [0.0001, 0.001, 0.005, 0.1, 1, 3, 5]
        },
        cv=5, scoring='neg_mean_squared_error', verbose=0, n_jobs=-1)

3、隨機(jī)尋優(yōu)，可以更準(zhǔn)確地確定某些重要超參數(shù)的最佳值。

并非所有的超參數(shù)都有同樣的重要性，有些超參數(shù)的作用更加明顯。

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