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  • 网格搜索参数及其常用代码

    千次阅读 2019-09-12 11:40:27
    通过上述表格可以看出,网格搜索对电脑的性能要求是比较高的,因为会涉及到多次运算验证,所以代码一次性写好的要求比较高。接下来介绍网格搜索的主要参数及其函数。 首先,导入库,实例化模型,这里以随机森林为例...

    利用sklearn中的GridSearchCV对模型最优超参数进行选择,经常与交叉验证共用。参数选择表现如下:
    0.01 0.1 1.0 10.0 100.0
    1 (0.01, 1) (0.1, 1) (1, 1) (10, 1) (100, 1)
    2 (0.01, 2) (0.1, 2) (1, 2) (10, 2) (100, 2)
    3 (0.01, 3) (0.1, 3) (1, 3) (10, 3) (100, 3)
    4 (0.01, 4) (0.1, 4) (1, 4) (10, 4) (100, 4)
    5 (0.01, 5) (0.1, 5) (1, 5) (10, 5) (100, 5)
    通过上述表格可以看出,网格搜索对电脑的性能要求是比较高的,因为会涉及到多次运算验证,所以代码一次性写好的要求比较高。接下来介绍网格搜索的主要参数及其函数。
    首先,导入库,实例化模型,这里以随机森林为例。

    import numpy as np
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    model = RandomForestClassifier()
    param_grid = {'n_estimators': np.linspace(10, 100, 10).astype(int), 'max_depth': np.arange(4, 11)}
    gs = GridSearchCV(model, param_grid=param_grid, scoring='accuracy', cv=5)
    gs_res = gs.fit(x, y)
    print(gs_res.best_score_)
    print(gs_res.best_params_)
    means = gs_res.cv_results_['mean_test_score']     # 每次参数组合的结果
    params = gs_res.cv_results_['params']                    # 每次结果对应的参数
    for mean, param in zip(means, params):
    	print('评分均值:%s with %s' % (mean, param))
    

    GridSearchCV常用的属性:
    (1)cv_results_:得出每中参数的结果
    (2)best_estimator:得出最好结果的估计器的个数,好像也不太常用
    (3)best_score_:float,best_estimator的分数
    (4)best_params_:最好的参数,包括网格搜素的所有参数中最好的

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  • svm 网格搜索

    2016-03-09 15:43:07
    SVM参数优化 网格搜索
  • 网格搜索算法

    2018-04-23 19:55:40
    网格搜索算法,优化向量机。对于向量机的参数进行最优化处理
  • 网格搜索

    万次阅读 多人点赞 2018-08-28 21:37:09
    网格搜索法是指定参数值的一种穷举搜索方法,通过将估计函数的参数通过交叉验证的方法进行优化来得到最优的学习算法。 即,将各个参数可能的取值进行排列组合,列出所有可能的组合结果生成“网格”。然后将各组合...

    网格搜索法是指定参数值的一种穷举搜索方法,通过将估计函数的参数通过交叉验证的方法进行优化来得到最优的学习算法。

    即,将各个参数可能的取值进行排列组合,列出所有可能的组合结果生成“网格”。然后将各组合用于SVM训练,并使用交叉验证对表现进行评估。在拟合函数尝试了所有的参数组合后,返回一个合适的分类器,自动调整至最佳参数组合,可以通过clf.best_params_获得参数值

     

     

     

    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/sinat_32547403/article/details/73008127

    交叉验证与网格搜索

    交叉验证与网格搜索是机器学习中的两个非常重要且基本的概念,但是这两个概念在刚入门的时候并不是非常容易理解与掌握,自己开始学习的时候,对这两个概念理解的并不到位,现在写一篇关于交叉验证与网格搜索的文章,将这两个基本的概念做一下梳理。

    网格搜索

    网格搜索(Grid Search)名字非常大气,但是用简答的话来说就是你手动的给出一个模型中你想要改动的所用的参数,程序自动的帮你使用穷举法来将所用的参数都运行一遍。决策树中我们常常将最大树深作为需要调节的参数;AdaBoost中将弱分类器的数量作为需要调节的参数。

    评分方法

    为了确定搜索参数,也就是手动设定的调节的变量的值中,那个是最好的,这时就需要使用一个比较理想的评分方式(这个评分方式是根据实际情况来确定的可能是accuracy、f1-score、f-beta、pricise、recall等)

    交叉验证

    有了好的评分方式,但是只用一次的结果就能说明某组的参数组合比另外的参数组合好吗?这显然是不严谨的,上小学的时候老师就告诉我们要求平均��。所以就有了交叉验证这一概念。下面以K折交叉验证为例介绍这一概念。

    1. 首先进行数据分割 
      将原始数据集分为训练集和测试集。如下图以8:2的方式分割: 
      png 
      训练集使用来训练模型,测试集使用来测试模型的准确率。 
      注意:绝对不能使用测试集来训练数据,这相当于考试的时候先让你把考试的答案背过了,又让你参加考试。
    2. 数据验真 
      在k折交叉验证方法中其中K-1份作为训练数据,剩下的一份作为验真数据:

    png1 
    这个过程一共需要进行K次,将最后K次使用实现选择好的评分方式的评分求平均返回,然后找出最大的一个评分对用的参数组合。这也就完成了交叉验证这一过程。

    ### 举例 下面使用一个简单的例子(预测年收入是否大于5万美元)来进行说明网格搜索与交叉验证的使用。 数据集来自[UCI机器学习知识库](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Census+Income)。

    import numpy as np
    import pandas as pd
    from IPython.display import display
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.metrics import make_scorer, fbeta_score, accuracy_score
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFold
    
    %matplotlib inline 
    
    data = pd.read_csv("census.csv")
    
    # 将数据切分成特征和标签
    income_raw = data['income']
    features_raw = data.drop('income', axis=1)
    
    # 显示部分数据
    # display(features_raw.head(n=1))
    
    # 因为原始数据中的,capital-gain 和 capital-loss的倾斜度非常高,所以要是用对数转换。
    skewed = ['capital-gain', 'capital-loss']
    features_raw[skewed] = data[skewed].apply(lambda x: np.log(x + 1))
    
    # 归一化数字特征,是为了保证所有的特征均被平等的对待
    scaler = MinMaxScaler()
    numerical = ['age', 'education-num', 'capital-gain', 'capital-loss', 'hours-per-week']
    features_raw[numerical] = scaler.fit_transform(data[numerical])
    # display(features_raw.head(n=1))
    
    # 独热编码,将非数字的形式转化为数字
    features = pd.get_dummies(features_raw)
    income = income_raw.replace(['>50K', ['<=50K']], [1, 0])
    
    # 切分数据集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, income, test_size=0.2, random_state=0)
    
    # Adaboost
    from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
    clf_Ada = AdaBoostClassifier(random_state=0)
    
    # 决策树
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    clf_Tree = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
    
    # KNN
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    clf_KNN = KNeighborsClassifier()
    
    # SVM
    from sklearn.svm import SVC
    clf_svm = SVC(random_state=0)
    
    # Logistic
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    clf_log = LogisticRegression(random_state=0)
    
    # 随机森林
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    clf_forest = RandomForestClassifier(random_state=0)
    
    # GBDT
    from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
    clf_gbdt = GradientBoostingClassifier(random_state=0)
    
    # GaussianNB
    from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
    clf_NB = GaussianNB()
    
    scorer = make_scorer(accuracy_score)
    
    # 参数调优
    
    kfold = KFold(n_splits=10)
    # 决策树
    parameter_tree = {'max_depth': xrange(1, 10)}
    grid = GridSearchCV(clf_Tree, parameter_tree, scorer, cv=kfold)
    grid = grid.fit(X_train, y_train)
    
    print "best score: {}".format(grid.best_score_)
    display(pd.DataFrame(grid.cv_results_).T)

    best score: 0.855737070514.dataframe thead tr:only-child th { text-align: right; } .dataframe thead th { text-align: left; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; }

      0 1 2 3 4 5 6 7 8
    mean_fit_time 0.0562535 0.0692133 0.0885126 0.110233 0.128337 0.158719 0.17124 0.193637 0.223979
    mean_score_time 0.00240474 0.00228212 0.00221529 0.0026047 0.00226772 0.00254297 0.00231481 0.00246696 0.00256622
    mean_test_score 0.75114 0.823811 0.839345 0.839926 0.846671 0.852392 0.851508 0.853139 0.855737
    mean_train_score 0.75114 0.82421 0.839628 0.840503 0.847878 0.853329 0.855264 0.859202 0.863667
    param_max_depth 1 2 3 4 5 6 7 8 9
    params {u’max_depth’: 1} {u’max_depth’: 2} {u’max_depth’: 3} {u’max_depth’: 4} {u’max_depth’: 5} {u’max_depth’: 6} {u’max_depth’: 7} {u’max_depth’: 8} {u’max_depth’: 9}
    rank_test_score 9 8 7 6 5 3 4 2 1
    split0_test_score 0.760641 0.8267 0.843836 0.844666 0.851575 0.855721 0.855445 0.86042 0.859038
    split0_train_score 0.750084 0.823828 0.839184 0.83943 0.847538 0.852913 0.854295 0.859947 0.863233
    split1_test_score 0.758154 0.821172 0.839138 0.842454 0.845218 0.849641 0.847706 0.850746 0.852957
    split1_train_score 0.750361 0.824442 0.839706 0.845911 0.850088 0.854203 0.855831 0.861482 0.864984
    split2_test_score 0.754837 0.824212 0.840243 0.84052 0.8466 0.854616 0.854339 0.854063 0.856551
    split2_train_score 0.750729 0.824718 0.839031 0.839307 0.847323 0.852237 0.854203 0.859578 0.86397
    split3_test_score 0.73162 0.820619 0.838032 0.838308 0.8466 0.850746 0.848535 0.846877 0.852957
    split3_train_score 0.753309 0.824503 0.839829 0.840106 0.848337 0.853742 0.85537 0.858104 0.863171
    split4_test_score 0.746545 0.818684 0.83361 0.833886 0.83969 0.847982 0.845495 0.85047 0.848811
    split4_train_score 0.751651 0.824718 0.840321 0.840597 0.844897 0.853558 0.858319 0.861912 0.864922
    split5_test_score 0.754284 0.826147 0.844942 0.845218 0.854063 0.859038 0.85738 0.858209 0.861802
    split5_train_score 0.750791 0.823889 0.839061 0.839338 0.847323 0.852729 0.854111 0.856967 0.862741
    split6_test_score 0.754284 0.825318 0.838032 0.837756 0.845495 0.848535 0.848535 0.852128 0.857103
    split6_train_score 0.750791 0.823981 0.839829 0.840167 0.848429 0.853773 0.855647 0.857766 0.863141
    split7_test_score 0.749793 0.821399 0.835499 0.835499 0.844623 0.85264 0.852087 0.853746 0.85264
    split7_train_score 0.75129 0.824416 0.840111 0.840418 0.848372 0.853501 0.854945 0.860811 0.863882
    split8_test_score 0.753387 0.826375 0.838264 0.83854 0.84407 0.852087 0.852917 0.852364 0.858446
    split8_train_score 0.750891 0.823864 0.839803 0.84008 0.848372 0.853071 0.854945 0.857801 0.863391
    split9_test_score 0.747857 0.827481 0.841858 0.842411 0.84877 0.852917 0.85264 0.852364 0.857064
    split9_train_score 0.751505 0.823741 0.839404 0.839681 0.848096 0.853563 0.854975 0.857647 0.863237
    std_fit_time 0.0123583 0.00442788 0.00552026 0.00631691 0.0053195 0.0157011 0.00476991 0.00622854 0.0147429
    std_score_time 0.000529214 0.000467091 0.000355028 0.000760624 0.000460829 0.000504627 0.000446289 0.000445256 0.000449312
    std_test_score 0.00769898 0.00292464 0.00333118 0.00358776 0.00382496 0.00324406 0.00360414 0.00366389 0.00363761
    std_train_score 0.000855482 0.000366166 0.000418973 0.00185264 0.00124698 0.000553171 0.00116151 0.00168732 0.000726325
    展开全文
  • 训练 from sklearn.model_selection import GridSearchCV #导入网格搜索与交叉验证模型 import pandas as pd scores = [] for model_name, mp in model_params.items(): clf = GridSearchCV(mp['model'],mp['params'...

    1.实验目的

    (1)运用GridSearchCV比较不同的模型、不同的参数对实验结果的影响。
    (2)运用字典存储模型和参数
    (3)实验所用数据集为sklearn自带的手写数字数据集

    2.导入必要模块并读取数据

    from sklearn import datasets
    from sklearn import svm    #支持向量机
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  #随机森林
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression   #逻辑回归
    from sklearn.naive_bayes import GaussianNB      #先验为高斯分布的朴素贝叶斯
    from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB   #先验为多项式分布的朴素贝叶斯
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier  #决策树
    
    digits = datasets.load_digits()    #加载手写题数据集
    

    3.构建模型-参数字典

    #构建模型到参数的字典
    model_params = {
        'svm':{
            'model':svm.SVC(gamma='auto'),
            'params':{
                'C':[1,10,20],
                'kernel':['rbf','linear']
            }
        },
        'random_forest':{
            'model':RandomForestClassifier(),
            'params':{
                'n_estimators':[1,5,10]
            }
        },
        'logistic_regression':{
            'model':LogisticRegression(),
            'params':{
                'C':[1,5,10]
            }
        },
        'naive_bayes_gaussian':{
            'model':GaussianNB(),
            'params':{}
        },
        'naive_bayes_multinomial':{
            'model':MultinomialNB(),
            'params':{}
        },
        'decision_tree':{
            'model':DecisionTreeClassifier(),
            'params':{
                'criterion':['gini','entropy']
            }
        }
    }
    

    4.训练

    from sklearn.model_selection import GridSearchCV    #导入网格搜索与交叉验证模型
    import pandas as pd
    scores = []
    
    for model_name, mp in model_params.items():     
        clf = GridSearchCV(mp['model'],mp['params'],cv=5,return_train_score=False)   #实例化
        clf.fit(digits.data,digits.target)   #训练
        scores.append({
            'model':model_name,
            'best_score':clf.best_score_,
            'best_params':clf.best_params_
        })
    

    5.打印不同模型、不同参数对应的结果

    df = pd.DataFrame(scores,columns=['model','best_score','best_params'])   #把结果放入表格
    df
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 机器学习——网格搜索

    千次阅读 2019-08-14 09:58:17
    网格搜索特点 网格搜索类似于穷举法,来确定模型参数的一个最优的组合,但相应的会大量的增加计算时间,但精确率等指标会很高 代码如下 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_...

    网格搜索特点

    网格搜索类似于穷举法,来确定模型参数的一个最优的组合,但相应的会大量的增加计算时间,但精确率等指标会很高

    代码如下

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    from sklearn.model_selection import cross_val_score, GridSearchCV, train_test_split
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    from sklearn.metrics import confusion_matrix, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score, roc_curve
    
    plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
    plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
    
    # 读取数据并设置MEMBER_NO为索引列
    data = pd.read_excel('../../datas/aviation.xls', index_col='MEMBER_NO')
    # 处理数据(去重,删除空值)
    data.drop_duplicates(inplace=True)
    data.dropna(inplace=True)
    # 抽取500个样本,并切出XY
    data = data.sample(500)
    X = data.iloc[:, :-1]
    Y = data.iloc[:, -1]
    # 使用交叉验证方法
    # 比较逻辑回归、决策树的性能并用f1指标验证
    # 逻辑回归
    Log = LogisticRegression()
    # 决策树
    Dc = DecisionTreeClassifier()
    
    Logmodel = cross_val_score(Log, X, Y, scoring='f1', cv=2)
    print(Logmodel)
    Dcmodel = cross_val_score(Dc, X, Y, scoring='f1', cv=2)
    print(Dcmodel)
    # # 使用网格搜索对上题中f1分数较高的算法进行超参数调优
    param1 = {
        'C': [0.1, 1, 10, 100, 200],
        'max_iter': [1, 10, 50, 100, 200]
    }
    
    g_log = GridSearchCV(Log, param_grid=param1, cv=2).fit(X, Y)
    print('最优组合:', g_log.best_params_)
    print('最优精确率:', g_log.best_score_ * 100, '%')
    
    param2 = {
        'max_depth': [0.1, 1, 10, 100, 200],
        'min_samples_leaf': [1, 10, 50, 100, 200]
    }
    
    g_dc = GridSearchCV(Dc, param_grid=param2, cv=2).fit(X, Y)
    print('最优组合:', g_dc.best_params_)
    print('最优精确率:', g_dc.best_score_ * 100, '%')
    
    # 使用上面确定的最优算法和最优参数建立模型
    model = LogisticRegression(C=g_log.best_params_.get('C'), max_iter=100)
    
    # 按照6:4切割数据集
    X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.4, random_state=2)
    # 使用训练集训练模型,对测试集数据进行预测,打印混淆矩阵
    model.fit(X_train, Y_train)
    pred = model.predict(X_test)
    preds = model.predict_proba(X_test)
    
    print('混淆矩阵:\n', confusion_matrix(Y_test, pred))
    print('精确率:', precision_score(Y_test, pred))
    print('召回率:', recall_score(Y_test, pred))
    print('f1_score:\n', f1_score(Y_test, pred))
    
    # 打印AUC值,画出ROC曲线
    print('AUC:%.2f' %(roc_auc_score(Y_test, preds[:, -1]) * 100), "%")
    TPR, FPR, TH = roc_curve(Y_test, preds[:, -1])
    plt.title('ROC曲线')
    plt.plot(TPR, FPR)
    plt.xlabel("FPR")
    plt.ylabel("TPR")
    plt.show()
    

    效果展示

    [ 0.95431472  0.94581281]
    [ 0.91457286  0.94059406]
    最优组合: {'C': 0.1, 'max_iter': 100}
    最优精确率: 96.8 %
    最优组合: {'max_depth': 200, 'min_samples_leaf': 10}
    最优精确率: 93.4 %
    混淆矩阵:
     [[112   4]
     [  2  82]]
    精确率: 0.953488372093
    召回率: 0.97619047619
    f1_score:
     0.964705882353
    AUC:99.77 %
    
    

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    使用Python完成网格搜索法在机器学习和深度学习的小案例!
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空空如也

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网格搜索代码