Diferencia entre GridSearchCV y Cross_Val_Score El GridSearchCV y el Cross_Val_Score son dos técnicas comunes utilizadas en el campo de la ciencia de datos y aprendizaje automático para evaluar y sintonizar los modelos. Ambas técnicas tienen diferentes características y se utilizan para propósitos distintos. El GridSearchCV es una herramienta que permite realizar una búsqueda exhaustiva de los mejores hiperparámetros para un modelo en particular. Se utiliza para optimizar los valores de los hiperparámetros (por ejemplo, el número de vecinos para el algoritmo de vecinos más cercanos o la profundidad máxima para un árbol de decisión) de un clasificador o regresor. Por otro lado, el Cross_Val_Score es una técnica que se utiliza para evaluar el rendimiento de un modelo a través de la validación cruzada. La validación cruzada divide los datos en diferentes particiones para entrenamiento y prueba, y luego realiza múltiples iteraciones para obtener una medida promedio del rendimiento del modelo. El Cross_Val_Score proporciona una puntuación de validación cruzada promedio que indica qué tan bien se generaliza el modelo. En resumen, el GridSearchCV se utiliza para encontrar los mejores hiperparámetros para un modelo, mientras que el Cross_Val_Score se utiliza para evaluar cómo se desempeña un modelo en distintas particiones de los datos mediante la validación cruzada. Ambas técnicas son útiles para mejorar el rendimiento y la generalización de los modelos en el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
Tengo un problema de clasificación de series de tiempo binarias.
Dado que es una serie de tiempo, no puedo simplemente dividir mis datos con train_test_split. Por lo tanto, utilicé el objeto tscv = TimeSeriesSplit() de este enlace, y obtuve algo como esto:
Puedo ver en GridSearchCV y crossvalscore que puedo pasar como parámetro mi estrategia de división cv = tscv. Pero mi pregunta es, ¿cuál es la diferencia entre GridSearchCV y coss_val_score? ¿Usar uno de ellos es suficiente para entrenar/probar mi modelo? ¿O debería usar ambos? ¿Primero el GridSearchCV para obtener los mejores hiperparámetros y luego el cross_val_score?
davy.ai
Tanto
GridSearchCVcomocross_val_scoreson técnicas de validación cruzada, lo que significa que nos ayudan a evaluar el rendimiento de nuestro modelo y seleccionar los mejores hiperparámetros.GridSearchCVes un método para realizar una búsqueda exhaustiva de los valores de los parámetros especificados para un estimador. Esta técnica crea una cuadrícula con todas las posibles combinaciones de hiperparámetros y realiza una búsqueda de la mejor combinación basada en una métrica dada (por ejemplo, precisión, puntuación F1, etc.). Esto se hace utilizando validación cruzada para evitar el sobreajuste.Por otro lado,
cross_val_scorees un método que devuelve la puntuación de evaluación de un modelo utilizando validación cruzada. A diferencia deGridSearchCV,cross_val_scoreno busca en los hiperparámetros. En su lugar, utiliza un conjunto específico de hiperparámetros para entrenar el modelo y evaluar su rendimiento basado en la métrica dada.En conclusión, ambos métodos son útiles para evaluar el rendimiento del modelo, pero sirven para diferentes propósitos. Si quieres encontrar la mejor combinación de hiperparámetros para tu modelo, debes usar
GridSearchCV. Si has determinado los mejores hiperparámetros y solo quieres evaluar el rendimiento del modelo, puedes usarcross_val_score.