基于粒子群優(yōu)化算法的模型超參調(diào)優(yōu)方法應(yīng)用研究

摘要： 機(jī)器學(xué)習(xí)模型的效果很大程度上取決于模型的超參數(shù)調(diào)優(yōu)，如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的超參數(shù)優(yōu)化是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重點(diǎn)研究方向之一。提出一種改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的慣性系數(shù)動(dòng)態(tài)更新的方法，實(shí)現(xiàn)基于粒子群優(yōu)化算法的模型超參數(shù)的調(diào)優(yōu)方法，并以信用卡核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景建模的自動(dòng)調(diào)參過(guò)程予以實(shí)際驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的自動(dòng)超參數(shù)優(yōu)化方法在通過(guò)多輪迭代逐步逼近最優(yōu)解的參數(shù)擇優(yōu)方面更容易達(dá)到預(yù)期模型的效果目標(biāo)，能夠...