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  • 2022-02-28 22:39:52

    xgboost网格搜索算法调参+多标签分类预测项目实战

    一、前言

    极值梯度提升算法(XGBoost)是华盛顿大学学者陈天奇在2014年提出的,因其性能的优越性而广泛应用于工业和人工智能竞赛。

    二、模型建立流程

    1.引入库

    代码如下(示例):

    ##加载库
    #------
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    K折交叉验证

    过程

    1. 选择K的值(一般是10),将数据集分成不重叠的K等份 。
    2. 使用其中的K-1份数据作为训练数据,另外一份数据作为测试数据,进行模型的训练
    3. 使用一种度量测度来衡量模型的预测性能

    优点

    • 可通过降低模型在一次数据分割中性能表现上的方差来保证模型性能的稳定性
    • 可用于进行参数调节、模型性能比较、特征选择等
      缺点
      交叉验证带来一定的计算代价, 是当数据集很大的时候,计算过程会变得很慢

    训练集用来训练我们的模型;测试集用来评估我们训练好的模型表现如何,在进行测试前要绝对保密不能提前被模型看到的。

    在K折交叉验证中,我们用到的数据是训练集中的所有数据。我们将训练集的所有数据平均划分成K份(通常选择K=10),取第K份作为验证集,余下的K-1份作为交叉验证的训练集。

    网格搜索算法

    网格搜索算法是一种一种调参手段,通过遍历给定参数组合来优化模型表现的方法。其原理就像是在数组里找最大值。
    以决策树为例,当确定了要使用决策树算法的时候,为了能够更好地拟合和预测,需要调整它的参数。在决策树算法中,我们通常选择的参数是决策树的最大深度。

    于是我们会给出一系列的最大深度的值,比如 {‘max_depth’: [1,2,3,4,5,6]},我们会尽可能包含最优最大深度。

    为了知道哪一个最大深度的模型是最好的,需要一种可靠的评分方法,对每个最大深度的决策树模型都进行评分,这其中非常经典的一种方法就是上述所述的交叉验证
    准备数据(鸢尾花数据集)及导入相关python库

    from sklearn.datasets import load_iris
    from sklearn.svm import SVC
    from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
        iris = load_iris()
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=0)
        print("Size of training set:{} size of testing set:{}".format(X_train.shape[0], X_test.shape[0]))
    
    

    简单的网格搜索,使用for循环遍历

    def simpleGridSearch(X_train, X_test, y_train, y_test):
        '''
        使用for循环实现网格搜索
        :param X_train:
        :param X_test:
        :param y_train:
        :param y_test:
        :return:
        '''
        # grid search start
        best_score = 0
        for gamma in [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]:
            for C in [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]:
                svm = SVC(gamma=gamma,C=C)#对于每种参数可能的组合,进行一次训练;
                svm.fit(X_train,y_train)
                score = svm.score(X_test,y_test)
                if score > best_score:#找到表现最好的参数
                    best_score = score
                    best_parameters = {'gamma':gamma,'C':C}
    
        print("Best score:{:.2f}".format(best_score))
        print("Best parameters:{}".format(best_parameters))
    
    

    结果:

    Size of training set:112 size of testing set:38
    Best score:0.97
    Best parameters:{'gamma': 0.001, 'C': 100}
    
    

    上述方法存在的问题
    原始数据集划分成训练集和测试集以后,其中测试集除了用作调整参数,也用来测量模型的好坏;这样做导致最终的评分结果比实际效果要好。因为测试集在调参过程中,送到了模型里,而我们的目的是将训练模型应用在未知数据上。

    解决方法
    对训练集再进行一次划分,分成训练集和验证集,这样划分的结果就是:原始数据划分为3份,分别为:训练集、验证集和测试集;其中训练集用来模型训练,验证集用来调整参数,而测试集用来衡量模型表现好坏。

    使用交叉验证python代码如下

    def gridSearchCv(X_train, X_test, y_train, y_test):
        '''
        使用for循环实现网格搜索与交叉验证
        :param X_train:
        :param X_test:
        :param y_train:
        :param y_test:
        :return:
        '''
        best_score = 0.0
        for gamma in [0.001,0.01,0.1,1,10,100]:
            for C in [0.001,0.01,0.1,1,10,100]:
                svm = SVC(gamma=gamma, C=C)
                scores = cross_val_score(svm, X_train, y_train, cv=5) #5折交叉验证
                score = scores.mean() #取平均数
                if score > best_score:
                    best_score = score
                    best_parameters = {"gamma": gamma, "C": C}
        svm = SVC(**best_parameters)
        svm.fit(X_train, y_train)
        test_score = svm.score(X_test,y_test)
        print("Best score on validation set:{:.2f}".format(best_score))
        print("Best parameters:{}".format(best_parameters))
        print("Score on testing set:{:.2f}".format(test_score))
    

    结果:

    Size of training set:112 size of testing set:38
    Best score on validation set:0.97
    Best parameters:{'C': 100, 'gamma': 0.01}
    Score on testing set:0.97
    

    这样对模型的度量会更准确。

    GridSearchCV

    交叉验证与网格搜索进行结合,作为参数评价的一种方法,叫做grid search with cross validation。scikit learn中设计了一个这样的类GridSearchCV,这个类实现了fit,predict,score等方法,被当做了一个estimator,使用fit方法,该过程中:(1)搜索到最佳参数;(2)实例化了一个最佳参数的estimator;实际上,该过程代替了进行参数搜索时的for循环过程。

    
    def skGridSearchCv(X_train, X_test, y_train, y_test):
        '''
        利用sklearn中的GridSearchCV类
        :param X_train:
        :param X_test:
        :param y_train:
        :param y_test:
        :return:
        '''
        #把要调整的参数以及其候选值 列出来;
        param_grid = {"gamma": [0.001,0.01,0.1,1,10,100],
                     "C": [0.001,0.01,0.1,1,10,100]}
        print("Parameters:{}".format(param_grid))
    
        grid_search = GridSearchCV(SVC(),param_grid,cv=5) # 实例化一个GridSearchCV类
        grid_search.fit(X_train, y_train)  # 训练,找到最优的参数,同时使用最优的参数实例化一个新的SVC estimator。
        print("Test set score:{:.2f}".format(grid_search.score(X_test, y_test)))
        print("Best parameters:{}".format(grid_search.best_params_))
        print("Best score on train set:{:.2f}".format(grid_search.best_score_))
    
    

    结果

    Parameters:{'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]}
    Test set score:0.97
    Best parameters:{'C': 10, 'gamma': 0.1}
    Best score on train set:0.98
    

    Grid Search 调参方法存在的缺点
    耗时。参数越多,候选值越多,耗费时间越长!
    一般情况下,先定一个大范围,然后再细化调参。

    完整代码:

    #!/usr/bin/env python3
    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    __author__ = 'WF'
    
    from sklearn.datasets import load_iris
    from sklearn.svm import SVC
    from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    
    
    def simpleGridSearch(X_train, X_test, y_train, y_test):
        '''
        使用for循环实现网格搜索
        :param X_train:
        :param X_test:
        :param y_train:
        :param y_test:
        :return:
        '''
        # grid search start
        best_score = 0
        for gamma in [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]:
            for C in [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]:
                svm = SVC(gamma=gamma,C=C)#对于每种参数可能的组合,进行一次训练;
                svm.fit(X_train,y_train)
                score = svm.score(X_test,y_test)
                if score > best_score:#找到表现最好的参数
                    best_score = score
                    best_parameters = {'gamma':gamma,'C':C}
    
        print("Best score:{:.2f}".format(best_score))
        print("Best parameters:{}".format(best_parameters))
    
    
    def gridSearchCv(X_train, X_test, y_train, y_test):
        '''
        使用for循环实现网格搜索与交叉验证
        :param X_train:
        :param X_test:
        :param y_train:
        :param y_test:
        :return:
        '''
        best_score = 0.0
        for gamma in [0.001,0.01,0.1,1,10,100]:
            for C in [0.001,0.01,0.1,1,10,100]:
                svm = SVC(gamma=gamma, C=C)
                scores = cross_val_score(svm, X_train, y_train, cv=5) #5折交叉验证
                score = scores.mean() #取平均数
                if score > best_score:
                    best_score = score
                    best_parameters = {"gamma": gamma, "C": C}
        svm = SVC(**best_parameters)
        svm.fit(X_train, y_train)
        test_score = svm.score(X_test,y_test)
        print("Best score on validation set:{:.2f}".format(best_score))
        print("Best parameters:{}".format(best_parameters))
        print("Score on testing set:{:.2f}".format(test_score))
    
    
    def skGridSearchCv(X_train, X_test, y_train, y_test):
        '''
        利用sklearn中的GridSearchCV类
        :param X_train:
        :param X_test:
        :param y_train:
        :param y_test:
        :return:
        '''
        #把要调整的参数以及其候选值 列出来;
        param_grid = {"gamma": [0.001,0.01,0.1,1,10,100],
                     "C": [0.001,0.01,0.1,1,10,100]}
        print("Parameters:{}".format(param_grid))
    
        grid_search = GridSearchCV(SVC(),param_grid,cv=5) # 实例化一个GridSearchCV类
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data,iris.target, random_state=10)
        grid_search.fit(X_train, y_train)  # 训练,找到最优的参数,同时使用最优的参数实例化一个新的SVC estimator。
        print("Test set score:{:.2f}".format(grid_search.score(X_test, y_test)))
        print("Best parameters:{}".format(grid_search.best_params_))
        print("Best score on train set:{:.2f}".format(grid_search.best_score_))
    
    
    if __name__ == '__main__':
        iris = load_iris()
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=0)
        print("Size of training set:{} size of testing set:{}".format(X_train.shape[0], X_test.shape[0]))
        # simpleGridSearch(X_train, X_test, y_train, y_test)
        # gridSearchCv(X_train, X_test, y_train, y_test)
        skGridSearchCv(X_train, X_test, y_train, y_test)
    
    展开全文
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    原文链接:http://tecdat.cn/?p=12693

     

    原文出处:拓端数据部落公众号


    介绍

    在本教程中,我们将讨论一种非常强大的优化(或自动化)算法,即网格搜索算法。它最常用于机器学习模型中的超参数调整。我们将学习如何使用Python来实现它,以及如何将其应用到实际应用程序中,以了解它如何帮助我们为模型选择最佳参数并提高准确性

    前提

    阅读本教程,您最好对Python或其他某种编程语言有基本的了解,也具有机器学习的基本知识,但这不是必需的。除此之外,本文是初学者友好的,任何人都可以关注。

    安装

    要完成本教程,您需要在系统中安装以下库/框架:

    1. Python 3
    2. NumPy
    3. Pandas
    4. Keras
    5. Scikit-Learn

    它们的安装都非常简单-您可以单击它们各自的网站,获取各自的详细安装说明。通常,可以使用pip安装软件包:

    $ pip install numpy pandas tensorflow keras scikit-learn

    什么是网格搜索?

    网格搜索本质上是一种优化算法,可让你从提供的参数选项列表中选择最适合优化问题的参数,从而使“试验和误差”方法自动化。尽管它可以应用于许多优化问题,但是由于其在机器学习中的使用而获得最广为人知的参数,该参数可以使模型获得最佳精度。

    假设您的模型采用以下三个参数作为输入:

    1. 隐藏层数[2,4]
    2. 每层中的神经元数量[5,10]
    3. 神经元数[10,50]

    如果对于每个参数输入,我们希望尝试两个选项(如上面的方括号中所述),则总计总共2 ^3 = 8个不同的组合(例如,一个可能的组合为[2,5,10])。手动执行此操作会很麻烦。

    现在,假设我们有10个不同的输入参数,并且想为每个参数尝试5个可能的值。每当我们希望更改参数值,重新运行代码并跟踪所有参数组合的结果时,都需要从我们这边进行手动输入。网格搜索可自动执行该过程,因为它仅获取每个参数的可能值并运行代码以尝试所有可能的组合,输出每个组合的结果,并输出可提供最佳准确性的组合。

    网格搜索实施

    让我们将网格搜索应用于实际应用程序。讨论机器学习和数据预处理这一部分不在本教程的讨论范围之内,因此我们只需要运行其代码并深入讨论Grid Search的引入部分即可。

    我们将使用糖尿病数据集,该数据集包含有关患者是否基于不同属性(例如血糖,葡萄糖浓度,血压等)的糖尿病信息。使用read_csv()方法。

    以下脚本导入所需的库:

    from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFold
    from keras.models import Sequential
    from keras.optimizers import Adam
    import sys
    import pandas as pd
    import numpy as np

    以下脚本导入数据集并设置数据集的列标题。

    df = pd.read_csv(data_path, names=columns)

    让我们看一下数据集的前5行:

    df.head()

    输出:

    如你所见,这5行都是用来描述每一列的标签,因此它们对我们没有用。我们将从删除这些非数据行开始,然后将所有NaN值替换为0:

    
    
    df.dropna(inplace=True) # 删除所有缺失值的行

    以下脚本将数据分为变量和标签集,并将标准化应用于数据集:

    # 变换和显示训练数据
    X_standardized = scaler.transform(X)

    以下方法创建了我们简单的深度学习模型:

        # 创建模型
        model = Sequential()
        model.add(Dense(8, input_dim=8, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
    
        #编译模型
        model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=adam, metrics=['accuracy'])
    

    这是加载数据集,对其进行预处理并创建机器学习模型所需的部分代码。因为我们只对Grid Search的功能感兴趣,所以我没有进行训练/测试拆分,我们将模型拟合到整个数据集。

    在下一节中,我们将开始了解Grid Search如何通过优化参数使训练模型变得更轻松。

    在没有网格搜索的情况下训练模型

    在下面的代码中,我们将随机决定或根据直觉决定的参数值创建模型,并查看模型的性能:

    
    model = create_model(learn_rate, dropout_rate)
    

    输出:

    Epoch 1/1
    130/130 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.6934 - accuracy: 0.6000

    正如看到的,我们得到的精度是60.00%。这是相当低的。

    使用网格搜索优化超参数

    如果不使用Grid Search,则可以直接fit()在上面创建的模型上调用方法。但是,要使用网格搜索,我们需要将一些参数传递给create_model()函数。此外,我们需要使用不同的选项声明我们的网格,我们希望为每个参数尝试这些选项。让我们分部分进行。

    首先,我们修改create_model()函数以接受调用函数的参数:

    
    # 创建模型
    Classifier(create_model, verbose=1)

    现在,我们准备实现网格搜索算法并在其上拟合数据集:

    
    # 建立和拟合GridSearch
    GridSearch(estimator=mode)

    输出:

    Best: 0.7959183612648322, using {'batch_size': 10, 'dropout_rate': 0.2, 'epochs': 10, 'learn_rate': 0.02}

    在输出中,我们可以看到它为我们提供了最佳精度的参数组合。

    可以肯定地说,网格搜索在Python中非常容易实现,并且在人工方面节省了很多时间。您可以列出所有您想要调整的参数,声明要测试的值,运行您的代码。您无需再输入任何信息。找到最佳参数组合后,您只需将其用于最终模型即可。

    结论

    总结起来,我们了解了什么是Grid Search,它如何帮助我们优化模型以及它带来的诸如自动化的好处。此外,我们学习了如何使用Python语言在几行代码中实现它。为了了解其有效性,我们还训练了带有和不带有Grid Search的机器学习模型,使用Grid Search的准确性提高了19%。

    展开全文
  • 网格搜索算法与K折交叉验证

    千次阅读 2017-08-26 15:28:19
    网格搜索算法和K折交叉验证法是机器学习入门的时候遇到的重要的概念。 网格搜索算法是一种通过遍历给定的参数组合来优化模型表现的方法。 以决策树为例,当我们确定了要使用决策树算法的时候,为了能够更好地拟合...

    网格搜索算法K折交叉验证法机器学习入门的时候遇到的重要的概念。

    网格搜索算法是一种通过遍历给定的参数组合来优化模型表现的方法。

    决策树为例,当我们确定了要使用决策树算法的时候,为了能够更好地拟合和预测,我们需要调整它的参数。在决策树算法中,我们通常选择的参数是决策树的最大深度

    于是我们会给出一系列的最大深度的值,比如 {'max_depth': [1,2,3,4,5]},我们会尽可能包含最优最大深度。

    不过,我们如何知道哪一个最大深度的模型是最好的呢?我们需要一种可靠的评分方法,对每个最大深度的决策树模型都进行评分,这其中非常经典的一种方法就是交叉验证,下面我们就以K折交叉验证为例,详细介绍它的算法过程。

    首先我们先看一下数据集是如何分割的。我们拿到的原始数据集首先会按照一定的比例划分成训练集和测试集。比如下图,以8:2分割的数据集:

    训练集用来训练我们的模型,它的作用就像我们平时做的练习题;测试集用来评估我们训练好的模型表现如何,它的作用像我们做的高考题,这是要绝对保密不能提前被模型看到的。

    因此,在K折交叉验证中,我们用到的数据是训练集中的所有数据。我们将训练集的所有数据平均划分成K份(通常选择K=10),取第K份作为验证集,它的作用就像我们用来估计高考分数的模拟题,余下的K-1份作为交叉验证的训练集。

    对于我们最开始选择的决策树的5个最大深度 ,以 max_depth=1 为例,我们先用第2-10份数据作为训练集训练模型,用第1份数据作为验证集对这次训练的模型进行评分,得到第一个分数;然后重新构建一个 max_depth=1 的决策树,用第1和3-10份数据作为训练集训练模型,用第2份数据作为验证集对这次训练的模型进行评分,得到第二个分数……以此类推,最后构建一个 max_depth=1 的决策树用第1-9份数据作为训练集训练模型,用第10份数据作为验证集对这次训练的模型进行评分,得到第十个分数。于是对于 max_depth=1 的决策树模型,我们训练了10次,验证了10次,得到了10个验证分数,然后计算这10个验证分数的平均分数,就是 max_depth=1 的决策树模型的最终验证分数。

    对于 max_depth = 2,3,4,5 时,分别进行和 max_depth=1 相同的交叉验证过程,得到它们的最终验证分数。然后我们就可以对这5个最大深度的决策树的最终验证分数进行比较,分数最高的那一个就是最优最大深度,对应的模型就是最优模型

    下面提供一个简单的利用决策树预测乳腺癌的例子:

    from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFold, train_test_split
    from sklearn.metrics import make_scorer, accuracy_score
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    from sklearn.datasets import load_breast_cancer
    
    data = load_breast_cancer()
    
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
        data['data'], data['target'], train_size=0.8, random_state=0)
    
    regressor = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
    parameters = {'max_depth': range(1, 6)}
    scoring_fnc = make_scorer(accuracy_score)
    kfold = KFold(n_splits=10)
    
    grid = GridSearchCV(regressor, parameters, scoring_fnc, cv=kfold)
    grid = grid.fit(X_train, y_train)
    reg = grid.best_estimator_
    
    print('best score: %f'%grid.best_score_)
    print('best parameters:')
    for key in parameters.keys():
        print('%s: %d'%(key, reg.get_params()[key]))
    
    print('test score: %f'%reg.score(X_test, y_test))
    
    import pandas as pd
    pd.DataFrame(grid.cv_results_).T
    

    直接用决策树得到的分数大约是92%,经过网格搜索优化以后,我们可以在测试集得到95.6%的准确率:

    best score: 0.938462
    best parameters:
    max_depth: 4
    test score: 0.956140
    
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    千次阅读 2020-09-16 10:03:52
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    千次阅读 2019-07-11 16:29:45
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    千次阅读 2020-06-07 21:20:15
    使用Python完成网格搜索法在机器学习和深度学习的小案例!

空空如也

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网格搜索算法

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