Я новичок, когда дело доходит до машинного обучения, но мне очень интересна эта тема c. У меня есть несколько вопросов, так что терпите меня.
Это анализ временных рядов.
Я использую Elasti cNet с GridSearchCV, чтобы выяснить лучшие гиперпараметры для моей модели. Я прошел шаги по выбору функций, чтобы уменьшить свои функции (я использую f_regression на уровне базовых c <0,05 сигма). Я не использую какой-либо тест для определения мультиколлинеарности, потому что я предполагаю, что elasti c net будет использовать отношение L1 = 1 (или близко к нему), чтобы обойти эту проблему. Сетки параметров перечислены ниже: </p>
- l1_space = np.linspace (.30, .90, 30)
- alpha_space = np.logspace (-4, 1, 30)
Однако лучшие параметры, которые я продолжаю получать: l1_space = 0.3 и alpha_space = 0.0001. Что побеждает цель использования Elasti cNet Я предполагаю? Это дает мне действительно хорошо настроенные R ^ 2 и RMSE. Однако, когда я немного изменяю сетки параметров, мои показатели ужасны.
Это либо модель плохая (переоснащение), либо я просто не понимаю, что происходит. Я перечитывал документацию снова и снова, но все еще не понимаю.
Заранее спасибо!