机器学习（四）模型超参数进行调优(调参)
模型超参数进行调优(调参)
- 网格搜索GridSearchCV()
网格搜索的思想非常简单，比如你有2个超参数需要去选择，那你就把所有的超参数选择列出来分别做排列组合。举个例子： =0.01,0.1,1.0 和 =0.01,0.1,1.0 ,你可以做一个排列组合，即：{[0.01,0.01],[0.01,0.1],[0.01,1],[0.1,0.01],[0.1,0.1],[0.1,1.0],[1,0.01],[1,0.1],[1,1]} ，然后针对每组超参数分别建立一个模型，然后选择测试误差最小的那组超参数。换句话说，我们需要从超参数空间中寻找最优的超参数，很像一个网格中找到一个最优的节点，因此叫网格搜索。`
from sklearn.svm import SVR # 引入SVR类
from sklearn.pipeline import make_pipeline # 引入管道简化学习流程
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 由于SVR基于距离计算，引入对数据进行标准化的类
from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 引入网格搜索调优
from sklearn.model_selection import cross_val_score # 引入K折交叉验证
from sklearn import datasets
boston = datasets.load_boston() # 返回一个类似于字典的类
X = boston.data
y = boston.target
features = boston.feature_names
pipe_SVR = make_pipeline(StandardScaler(),
SVR())
score1 = cross_val_score(estimator=pipe_SVR,
X = X,
y = y,
scoring = 'r2',
cv = 10) # 10折交叉验证
print("CV accuracy: %.3f +/- %.3f" % ((np.mean(score1)),np.std(score1)))`
# 下面我们使用网格搜索来对SVR调参：
from sklearn.pipeline import Pipeline
pipe_svr = Pipeline([("StandardScaler",StandardScaler()),
("svr",SVR())])
param_range = [0.0001,0.001,0.01,0.1,1.0,10.0,100.0,1000.0]
param_grid = [{"svr__C":param_range,"svr__kernel":["linear"]}, # 注意__是指两个下划线，一个下划线会报错的
{"svr__C":param_range,"svr__gamma":param_range,"svr__kernel":["rbf"]}]
gs = GridSearchCV(estimator=pipe_svr,
param_grid = param_grid,
scoring = 'r2',
cv = 10) # 10折交叉验证
gs = gs.fit(X,y)
print("网格搜索最优得分：",gs.best_score_)
print("网格搜索最优参数组合：\n",gs.best_params_)
- 随机搜索 RandomizedSearchCV() ：
网格搜索相当于暴力地从参数空间中每个都尝试一遍，然后选择最优的那组参数，这样的方法显然是不够高效的，因为随着参数类别个数的增加，需要尝试的次数呈指数级增长。有没有一种更加高效的调优方式呢？那就是使用随机搜索的方式，这种方式不仅仅高校，而且实验证明，随机搜索法结果比稀疏化网格法稍好(有时候也会极差，需要权衡)。参数的随机搜索中的每个参数都是从可能的参数值的分布中采样的。与网格搜索相比，这有两个主要优点：
可以独立于参数数量和可能的值来选择计算成本。
添加不影响性能的参数不会降低效率。
# 下面我们使用随机搜索来对SVR调参：
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import uniform # 引入均匀分布设置参数
pipe_svr = Pipeline([("StandardScaler",StandardScaler()),
("svr",SVR())])
distributions = dict(svr__C=uniform(loc=1.0, scale=4), # 构建连续参数的分布
svr__kernel=["linear","rbf"], # 离散参数的集合
svr__gamma=uniform(loc=0, scale=4))
rs = RandomizedSearchCV(estimator=pipe_svr,
param_distributions = distributions,
scoring = 'r2',
cv = 10) # 10折交叉验证
rs = rs.fit(X,y)
print("随机搜索最优得分：",rs.best_score_)
print("随机搜索最优参数组合：\n",rs.best_params_)