RandomizedSearch中n_iter超参数是什么？如何与cv参数配合工作？

n_iter的具体含义 #

日志中提到的「候选」就是n_iter参数对应的采样结果，具体定义如下：

• 你传入的params字典是各个超参数的取值分布（不是固定的枚举网格），n_iter代表从这些分布中独立随机采样的超参数组合总数
• 每一组采样得到的完整超参数配置，就是一个「候选」，你的代码中n_iter=200，意味着整个调优过程会测试200组不同的超参数组合。

n_iter与cv的配合逻辑 #

cv参数代表交叉验证的折数，两者是乘积关系，共同决定总训练次数：

• 每一组候选超参数，都会完整执行一次cv折的交叉验证：比如你代码中cv=3，就是把训练集切为3等份，每次用2份训练、1份验证，重复3次得到该组超参数的平均评估得分
• 总拟合次数 = 候选数 × 交叉验证折数，你的场景中就是200 × 3 = 600，和日志输出的totalling 600 fits完全对应。

调参注意事项 #

• n_iter数值越大，搜索覆盖的超参数空间越广，找到更优配置的概率越高，但训练耗时也会线性增长
• 算力有限的情况下，可以先设较小的n_iter快速缩小参数范围，再针对优值区间缩小分布范围、加大n_iter做精细搜索

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kms