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  • 2020-02-22 23:53:38

    模型选择与调优

    常见方法:
        交叉验证(cross validation)
        超参数搜索-网格搜索(Grid Search)
    

    1、交叉验证(cross validation)

    交叉验证:将拿到的训练数据,分为训练和验证集。以下图为例:将数据分成4份,其中一份作为验证集。然后经过4次(组)的测试,每次都更换不同的验证集。即得到4组模型的结果,取平均值作为最络结果。又称4折交叉验证。实际业务中常使用10折交叉验证。

    我们在做数据集划分是时候将数据分为训练集和测试集,但是为了让从训练得到模型结果更加准确。做以下处理:

    ·训练舞:训练集+验证集
    ·测试集:测试集
    

    在这里插入图片描述
    交叉验证目的:为了让被评估的模型更加准确可信

    2、超参数搜索-网格搜索(Grid Search)

    通常情况下,有很多参数是需要手动指定的(如k-近邻算法中的K值),这种叫超参数
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  • 嵌套交叉验证 输出超参数Cross-Validation also referred to as out of sampling technique is an essential element of a data science project. It is a resampling procedure used to evaluate machine learning ...

    嵌套交叉验证 输出超参数

    Cross-Validation also referred to as out of sampling technique is an essential element of a data science project. It is a resampling procedure used to evaluate machine learning models and access how the model will perform for an independent test dataset.

    交叉验证(也称为“过采样”技术)是数据科学项目的基本要素。 它是一个重采样过程,用于评估机器学习模型并访问该模型对独立测试数据集的性能。

    Hyperparameter optimization or tuning is a process of choosing a set of hyperparameters for a machine learning algorithm that performs best for a particular dataset.

    超参数优化或调整是为机器学习算法选择一组超参数的过程,该算法对特定数据集的性能最佳。

    Both Cross-Validation and Hyperparameter Optimization is an important aspect of a data science project. Cross-validation is used to evaluate the performance of a machine learning algorithm and Hyperparameter tuning is used to find the best set of hyperparameters for that machine learning algorithm.

    交叉验证和超参数优化都是数据科学项目的重要方面。 交叉验证用于评估机器学习算法的性能,而超参数调整则用于为该机器学习算法找到最佳的超参数集。

    Model selection without nested cross-validation uses the same data to tune model parameters and evaluate model performance that may lead to an optimistically biased evaluation of the model. We get a poor estimation of errors in training or test data due to information leakage. To overcome this problem, Nested Cross-Validation comes into the picture.

    没有嵌套交叉验证的模型选择使用相同的数据来调整模型参数并评估模型性能,这可能导致对模型的乐观评估。 由于信息泄漏,我们对训练或测试数据中的错误的估计很差。 为了克服这个问题,嵌套交叉验证成为了图片。

    Comparing the performance of non-nested and nested CV strategies for the Iris dataset using a Support Vector Classifier. You can observe the performance plot below, from this article.

    使用支持向量分类器比较虹膜数据集的非嵌套和嵌套CV策略的性能。 您可以从本文观察下面的性能图。

    Image for post
    Source: Scikit-learn Nested versus non-nested cross-validation 来源:Scikit-learn嵌套与非嵌套交叉验证

    什么是嵌套交叉验证及其实现?(What is Nested Cross-Validation and its Implementation?)

    Nested Cross-Validation (Nested-CV) nests cross-validation and hyperparameter tuning. It is used to evaluate the performance of a machine learning algorithm and also estimates the generalization error of the underlying model and its hyperparameter search.

    嵌套交叉验证( Nested-CV )嵌套交叉验证和超参数调整。 它用于评估机器学习算法的性能,还估计基础模型及其超参数搜索的泛化误差。

    Apart from Nested-CV, there are several CV strategies, read the below-mentioned article to know more about different CV procedures.

    除了Nested-CV,还有几种CV策略,请阅读下面提到的文章,以了解有关不同CV程序的更多信息。

    步骤1:训练测试分组: (Step 1: Train Test Split:)

    Split the given preprocessed dataset into train and test data, the training data can be used to train the model and testing data is kept as isolated to evaluate the performance of the final model.

    将给定的预处理数据集分为训练测试数据,训练数据可用于训练模型,测试数据保持隔离状态以评估最终模型的性能。

    Image for post
    (Image by Author), Split of Data into Train and Test data
    (作者提供的图片),将数据分为训练和测试数据

    This is not a compulsory step, entire data can be used as training data. The split of data into train and test is essential to observe the performance of the model for unseen test data. Evaluating the final model with the test data says the performance of that model for future unseen points.

    这不是强制性的步骤,可以将整个数据用作训练数据。 将数据分为训练和测试对于观察模型的性能(对于看不见的测试数据)至关重要。 用测试数据评估最终模型可以说明该模型在未来看不见的点上的性能。

    第2步:外部简历: (Step 2: Outer CV:)

    A machine learning algorithm is selected based on its performance on the outer loop of nested cross-validation. k-fold cross-validation or StaratifiedKfold procedure can be implemented for the outer loop depending on the imbalance of the data, to equally split the data into k-folds or groups.

    根据其在嵌套交叉验证外循环上的性能来选择机器学习算法。 可以根据数据的不平衡性为外部循环执行k倍交叉验证或StaratifiedKfold过程,以将数据平均分为k倍或组。

    • k-fold CV: This procedure splits the data into k folds or groups. (k-1) groups will be assigned to train and the remaining group to validate data. This step is repeated for k-steps until all the groups participated in the validation data.

      k折CV:此过程将数据分为k折或组。 (k-1)个小组将被分配训练,其余的小组将被验证数据。 重复此步骤k个步骤,直到所有组都参与验证数据。

    • StatifiedKfold CV: This procedure is similar to the k-fold CV. Here the dataset is partitioned into k groups or folds such that the validation and train data has an equal number of instances of target class label. This ensures that one particular class is not over present in the validation or train data especially when the dataset is imbalanced.

      StatifiedKfold CV:此过程类似于k折CV。 在这里,数据集被分为k组或折叠,以使验证和训练数据具有相等数量的目标类标签实例。 这样可确保在验证或训练数据中不会出现一个特定的类,尤其是在数据集不平衡时。

    Image for post
    Left: k-fold cross-validation, 左: k-fold交叉验证, Right: Stratified k-fold cross-validation, Each fold has equal instances of the target class 右:分层k-fold交叉验证,每个折叠具有相同的目标类实例

    k-fold or Stratifiedkfold CV can be selected for outer-CV depending on the imbalance of the dataset.

    可以根据数据集的不平衡性为外部CV选择k倍或Stratifiedkfold CV。

    第3步:内部简历: (Step 3: Inner CV:)

    Then the inner-CV is applied to the (k-1) folds or groups dataset from the outer CV. The set of parameters are optimized using GridSearch and is then used to configure the model. The best model returned from GridSearchCV or RandomSearchCV is then evaluated using the last fold or group. This method is repeated k times, and the final CV score is computed by taking the mean of all k scores.

    然后将内部CV应用于外部CV的(k-1)折或组数据集。 使用GridSearch优化参数集,然后将其用于配置模型。 然后,使用最后的折叠或组评估从GridSearchCV或RandomSearchCV返回的最佳模型。 重复此方法k次,并通过取所有k个分数的平均值来计算最终CV分数。

    步骤4:调整超参数: (Step 4: Tuning hyperparameter:)

    The Scikit-learn package provides comes with GridSearchCV and RandomSearchCV implementation. These searching techniques return the best machine learning model by tuning the given parameters.

    Scikit-learn软件包提供了GridSearchCVRandomSearchCV实现。 这些搜索技术通过调整给定参数返回最佳的机器学习模型。

    步骤5:拟合最终模型: (Step 5: Fit the Final Model:)

    Now you have the best model and set of hyperparameters that perform best for that dataset. You can evaluate the performance of the model for unseen test data.

    现在,您拥有了对该数据集表现最佳的最佳模型和超参数集。 您可以为看不见的测试数据评估模型的性能。

    Python实现: (Python Implementation:)

    Credit Card Fraud Dataset is used in the below implementation downloaded from Kaggle.

    Kaggle下载的以下实现中使用了信用卡欺诈数据集。

    import pandas as pd
    from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold, GridSearchCV, train_test_split
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    
    
    data = pd.read_csv("creditcard.csv")
    y = data["Class"]
    X = data.drop("Class", axis=1)
    
    
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=7)
    
    
    cv_outer = StratifiedKFold(n_splits=5, random_state=7)
    
    
    for train_idx, val_idx in tqdm(cv_outer.split(X_train, y_train)):
        train_data, val_data = X_train.iloc[train_idx], X_train.iloc[val_idx]
        train_target, val_target = y_train[train_idx], y_train[val_idx]
        
        model = LogisticRegression(random_state=7)
        cv_inner = StratifiedKFold(n_splits=3, random_state=7)
        params = {'penalty': ['l1', 'l2'], 'class_weight': [None, 'balanced'], 'C': [10**x for x in range(-3,5)]}
        gd_search = GridSearchCV(model, params, scoring='roc_auc', n_jobs=-1, cv=cv_inner).fit(train_data, train_target)
        best_model = gd_search.best_estimator_
    
    
        classifier = best_model.fit(train_data, train_target)
        y_pred_prob = classifier.predict_proba(val_data)[:,1]
        auc = metrics.roc_auc_score(val_target, y_pred_prob)
    
    
        print("Val Acc:",auc, "Best GS Acc:",gd_search.best_score_, "Best Params:",gd_search.best_params_)
        
      
      # Training final model
      
    model = LogisticRegression(random_state=7, C=0.001, class_weight='balanced', penalty='l2').fit(X_train, y_train)
    y_pred_prob = model.predict_proba(X_test)[:,1]
    print("AUC", metrics.roc_auc_score(y_test, y_pred_prob))
    print(metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred))

    巢式简历的费用:(Cost of Nested-CV:)

    Using Nested-CV dramatically increases the training and evaluation of models. If n*k models are trained for non-nested CV, then the number of models to be trained increases to k*n*k.

    使用Nested-CV可以极大地增加模型的训练和评估。 如果为非嵌套CV训练了n * k个模型,则要训练的模型数将增加到k * n * k。

    结论: (Conclusion:)

    When the same dataset is used to both tune and select a model using CV, it is likely to lead to an optimistically biased evaluation of the model performance. So, Nested-CV is used over non-nested CV because it helps to overcome the bias.

    当使用同一数据集通过CV调整和选择模型时,很可能导致对模型性能的乐观评估。 因此,嵌套CV优于非嵌套CV,因为它有助于克服偏差。

    Using nested-CV dramatically increases the number of model evaluations, and hence increasing the time complexity. It is not recommended when the dataset is too large or your system is not powerful.

    使用嵌套CV会大大增加模型评估的数量,从而增加时间复杂度。 当数据集太大或系统功能不强大时,不建议使用。

    Thank You for Reading

    谢谢您的阅读

    翻译自: https://towardsdatascience.com/nested-cross-validation-hyperparameter-optimization-and-model-selection-5885d84acda

    嵌套交叉验证 输出超参数

    展开全文
  • 文章目录交叉验证交叉验证的概念K的取值为什么要用K折交叉验证Sklearn交叉验证API超参数搜索超参数的概念超参数搜索的概念超参数搜索的原理Sklearn超参数搜索API实例 交叉验证 交叉验证的概念 交叉验证是一种通过...

    交叉验证

    交叉验证的概念

    交叉验证是一种通过估计模型的泛化误差,从而进行模型选择的方法。基本思想是将训练集分为两大部分,一部分数据用来模型的训练,另一部分数据用于测试模型的误差,称为验证集。
    K折交叉验证需要将数据集分为n等份,其中每一份都要分别作为验证集来进行训练。举个例子,将训练集分为4份,那么这四份中的每一份都要分别作为验证集进行计算,如下图
    在这里插入图片描述
    第一个模型中把第一份作为验证集,用其他三份作为训练集计算得出准确率。第二个模型把第二份作为验证集,用其他三份作为训练集计算得出准确率。以此类推。由于四个模型不同,那么得到的准确率必然不同,那么应该选取哪一个值作为最后的结果呢?取四个模型的平均值。以上就是4折交叉验证的原理。

    K的取值

    既然K值需要确定,那么到底应该取多少呢?
    实际情况中,交叉的折数(fold)受很多因素的影响,当k较大时,经过更多次数的平均可以学习得到更符合真实数据分布份模型,bias就较小了,但是这样一来模型就更加拟合训练数据集,再去测试集上预测的时候,预测误差的期望值就变大了,从而variance就大了;反之,k较小时模型不会过度拟合训练数据,从而bias较大,但是正因为没有过度拟合训练数据,variance也较小。
    所以k值的选取没有标准的答案,需根据实际情况来确定。一般要选取个位数和十位数。

    为什么要用K折交叉验证

    • 数据量小,单一的把数据都用来做训练模型,容易导致过拟合。(如果数据足够多,可以不使用交叉验证。)较小的k值会导致可用于建模的数据量太小,所以小数据集的交叉验证结果需要格外注意,建议选择较大的k值。
    • 降低模型方差。在理想情况下,我们认为k折交叉验证可以降低模型方差,从而提高模型的泛化能力。但实际上,由于所得到的k折数据之间并非独立而是存在相关性,k折交叉验证到底能降低多少方差还不确定,同时可能会带来偏差上升。

    Sklearn交叉验证API

    sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=None, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score=nan) 
    

    参数意义

    超参数搜索

    超参数的概念

    超参数也是一个参数,是一个未知变量,但是它不同于在训练过程中的参数,它是可以对训练得到的参数有影响的参数,需要训练者人工输入,并作出调整,以便优化训练模型的效果。
    简单的说,机器学习中有很多参数是需要手动指定的(如k近邻算法中的K值),这样的值就叫超参数。

    超参数搜索的概念

    在调整超参数的过程中,手动过程繁杂,我们需要不断的尝试。比如在K近邻算法中,我们需要分别比较K=1,2,3,4……的效果,极大的降低了运算效率。所以需要对模型预设几种超参数组合。每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出最优参数组合建立模型。

    超参数搜索的原理

    超参数搜索和暴力搜索很相似,在所有候选的参数选择中,通过循环遍历,尝试每一种可能性,表现最好的参数就是最终的结果。
    举个例子
    在K近邻算法中有一个超参数即K值,假如我们给K值指定了3,5,7,设定K折交叉验证为10,在三个值中寻找最优的值。
    在这里插入图片描述
    那么超参数搜索会自动寻找K=3,5,7时最优的模型。例如K=3时,通过10折交叉验证得出一个准确率,K=5时,通过10折交叉验证得出一个准确率,K=7时,通过10折交叉验证得出一个准确率。哪一个准确率最高则认为哪一个K值为最优。超参数搜索完毕。
    K近邻算法中只有一个超参数,那么如果有两个超参数呢?比如有a=[1,2,3,4],b=[5,6,7]。
    这时就需要两两组合进行寻优。

    Sklearn超参数搜索API

    sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None,
     fit_params=None, n_jobs=None, iid=’warn’, refit=True, cv=’warn’, 
    verbose=0, pre_dispatch=2*n_jobs’, error_score=raise-deprecating’, return_train_score=’warn’)
    

    其中一些重要的参数如下:

    estimator:模型估计器,例如knn。
    param_grid:估计器参数,值为字典或者列表,比如knn中的参数为k,那么可以输入{“n_neighbors”:[1,3,5]}
    cv:指定几折交叉验证

    GridSearchCV的方法

    • fit():输入训练数据
    • score():准确率
    • best_score_():在交叉验证中验证的最好结果
    • best_estimator_():最好的参数模型
    • cv_results_():每次交叉验证后的测试集准确率结果和训练集准确率结果

    实例

    在之前的knn实战项目预测入住位置的基础上加上超参数搜索。
    1、调库

    import pandas as pd
    import numpy as np
    from sklearn.model_selection import train_test_split,GridSearchCV
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    

    2、数据处理部分

    data = pd.read_csv("train.csv")
    # 处理数据
    data = data.query("x > 1.0 & x < 1.25 & y > 2.5 & y < 2.75")
    time_value = pd.to_datetime(data['time'],unit='s')
    time_value = pd.DatetimeIndex(time_value)
    data['day'] = time_value.day
    data['hour'] = time_value.hour
    data['weekday'] = time_value.weekday
    data = data.drop(['time'],axis=1)
    data = data.drop(['row_id'],axis=1)
    place_count = data.groupby('place_id').count()#以place_id为目标,统计每个place_id的数目
    tf = place_count[place_count.x > 3] #只保存place_id数目大于3的,这里用place_count.x,place_count.y……都一样
    tf = tf.reset_index()#pd.reset_index()可以把索引重置,上面的索引是place_id,重置之后就是0,1,2,3……
    data = data[data['place_id'].isin(tf['place_id'])]#筛选出data中符合要求的place_id的数据
    #取出特征值和目标值
    y = data['place_id'] #目标值
    x = data.drop(['place_id'],axis=1)
    #进行数据的分割:训练集和测试集
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.25)
    std = StandardScaler()
    x_train = std.fit_transform(x_train)
    x_test = std.transform(x_test)#这里直接调用transform就行,不用重新fit一次
    

    3、超参数搜索

    knn = KNeighborsClassifier()
    #构造一些参数的值进行搜索,为字典格式
    param = {"n_neighbors":[3,5,10]}#选择k值分别为3,5,10,在其中寻优
    #超参数搜索
    gc = GridSearchCV(knn,param_grid=param,cv=3)#cv一般选择10,为了结果好分析,这里选择3
    gc.fit(x_train,y_train)
    #预测准确率
    print("在测试集上的准确率:",gc.score(x_test,y_test))
    print("在交叉验证中最好的结果:",gc.best_score_)
    print("选择最好的模型是:",gc.best_estimator_)
    print("每个超参数每次交叉验证的结果:",gc.cv_results_)
    

    在这里插入图片描述

    可得出最后的准确率为47.77%,交叉验证中的准确率为46.24%。

    展开全文
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           超参数是指在机器学习中在算法训练开始前预设的一些参数值,这些参数值一般无法通过算法本身学会更改,比如KNN算法中的Manhattan distance(曼哈顿距离)、Euclidean distance(欧式距离),K-Means算法中的簇数N,深度学习的学习率lr;与其相对的就是那些在算法中可以通过训练学到的参数,比如权值权值w、偏置b等。超参数的确定可以通过交叉验证的方法。

           数据集可以分为训练集、验证集、测试集。1)训练集是用于学习的样本,用于确定机器学习或者深度学习中的各项系数,一般占所有样本的50%—60%或者更多;2)验证集是用来调整分类器参数的样本集,在训练过程中,网络模型会立刻在验证集上进行验证,我们会同步观察到这个验证集数据在模型上的表现如何,损失函数是否会下降,准确率是否在提高一般占所有样本的25—20%左右;3)测试集用于测试模型的能力(主要是分类能力),一般占20%或更少。

           如图所示为例可将训练集分成5份分别作为验证集,构成如表所示的交叉验证。




           为什么分成5份都要分别作为验证集验证呢,这是因为防止单独某一份的数据有问题,比如过于简单,导致预测结果偏高,再比如某份样本数据存在误差值导致预测结果偏高,所以可以交叉验证,五次迭代去平均值。建立模型的时候一般都是通过交叉验证的方式来选择参数,是真正的拿数据说话,而不是根据经验值设置。比如可以通过交叉验证来判断KNN算法的K值取多少模型的准确率最高。


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