python - Python 中的超参数优化与单独的验证集
问题描述
我正在尝试优化Python 中随机森林回归器的超参数。
我有 3 个单独的数据集：训练/验证/测试。因此，我不想使用交叉验证方法，而是想使用特定的验证集来调整超参数，即这个 stackoverflow 帖子中描述的“第一种方法” 。
现在，sklearn有一些很好的内置方法可以使用交叉验证进行超参数优化（例如本教程），但是如果我想使用特定的验证集来调整我的超参数呢？是否仍然可以使用像RandomizedSearchCV这样的方法？
此外，我的训练数据相当大。是否可以从该训练数据中随机采样以进行超参数优化，然后一旦找到最佳超参数就可以在整个数据集上进行训练？否则重复的优化训练评估周期可能需要很长时间......
解决方案
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