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  • 网格搜索调参法与交叉验证
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    2019-12-07 16:24:49

    网格搜索调参法与交叉验证

     

    网格搜索定义:

    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进行优化来得到最优的学习算法。

    步骤:

    · 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,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(性能度量)参数组合,可以通过clf.best_params_获得参数值

    使用交叉验证对模型评估:

    如果使用K折交叉验证。将原始数据划分为k份,k-1份作为训练集,1份作为测试集。轮流进行k次。

    性能度量:

    可以选择accuracy, f1-score, f-beta, precise, recall等

     

    细节部分,他写的很详细也很仔细:https://blog.csdn.net/xiachong27/article/details/82154825

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  • 网格搜索调参 from scipy.stats import randint as sp_randint from sklearn.model_selection import GridSearchCV grid_search = GridSearchCV(estimator = model, param_grid=param_dist, scoring="neg_mean_...
    from sklearn.datasets import load_boston
    from sklearn.metrics import mean_squared_error
    from lightgbm import LGBMRegressor
    import numpy as np
    

    导入数据集

    boston = load_boston()
    X,y = boston.data,boston.target
    print(X.shape)
    print(y.shape)
    

    定义交叉验证分数

    from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score, GridSearchCV
    
    def mse_cv(model=None,X_train=None,y_train=None):
        kf=KFold(n_splits=10,shuffle=True,random_state=42).get_n_splits(X_train)
        return -cross_val_score(model,X_train,y_train,scoring='neg_mean_absolute_error',cv=kf,n_jobs=-1)
    

    定义模型

    model = LGBMRegressor()
    score = mse_cv(model,X,y)
    print('{:.4f}({:.4f})'.format(score.mean(),score.std()))
    model.fit(X,y)
    print('{:.4f}'.format(mean_squared_error(model.predict(X),y)))
    

    定义候选参数列表

    param_dist = {'n_estimators': (10, 250),
            'min_samples_split': (2, 25),
            'max_features': (0.1, 0.999),
            'max_depth': (5, 15)}
    

    1.网格搜索调参

    from scipy.stats import randint as sp_randint
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
                  
    grid_search = GridSearchCV(estimator = model, param_grid=param_dist,
                                       scoring="neg_mean_squared_error" ,n_jobs=-1, cv=5)
    grid_search.fit(X, y)
    print(grid_search.best_estimator_)
    

    2.随机搜索调参

    from scipy.stats import randint as sp_randint
    from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
     
    random_search = RandomizedSearchCV(estimator = model, param_distributions=param_dist,
                                       n_iter=100, scoring="neg_mean_squared_error" ,n_jobs=-1, cv=5)
    random_search.fit(X, y)
    print(random_search.best_estimator_)
    

    3.贝叶斯调参

    from bayes_opt import BayesianOptimization
    
    def lgb_cv(n_estimators, min_samples_split, max_features, max_depth):
        val = cross_val_score(
            LGBMRegressor(n_estimators=int(n_estimators),
                min_samples_split=int(min_samples_split),
                max_features=min(max_features, 0.999), # float
                max_depth=int(max_depth),
                random_state=2
            ),
            X, y, scoring='neg_mean_absolute_error', cv=5
        ).mean()
        return val
    
    lgb_bo = BayesianOptimization(
            lgb_cv,
            {'n_estimators': (10, 250),
            'min_samples_split': (2, 25),
            'max_features': (0.1, 0.999),
            'max_depth': (5, 15)}
        ) 
    lgb_bo.maximize(init_points=21,n_iter=90)
    print(lgb_bo.max['params'])
    
    展开全文
  • 本文介绍了如何使用网格搜索寻找网络的最佳超参数配置。 文章目录1. 准备数据集2. 问题建模2.1 训练集测试集拆分2.2 转化为监督学习问题2.3 前向验证2.4 重复评估2.5 网格搜索2.6 实例化3. 使用网格搜索寻找CNN最佳...
  • 机器学习算法中有两类参数:从训练集中学习到的参数,比如逻辑斯蒂回归中的权重参数,另一类是模型的超...网格搜索听起来高大上,实际上简单的一笔,就是暴力搜索而已,我们事先为每个参数设定一组值,然后穷举各...

    机器学习算法中有两类参数:从训练集中学习到的参数,比如逻辑斯蒂回归中的权重参数,另一类是模型的超参数,也就是需要人工设定的参数,比如正则项系数或者决策树的深度。

    前一节,我们使用验证曲线来提高模型的性能,实际上就是找最优参数。这一节我们学习另一种常用的超参数寻优算法:网格搜索(grid search)。

    网格搜索听起来高大上,实际上简单的一笔,就是暴力搜索而已,我们事先为每个参数设定一组值,然后穷举各种参数组合,找到最好的那一组。

    Python机器学习:6.4 通过网格搜索调参

    GridSearchCV中param_grid参数是字典构成的列表。对于线性SVM,我们只评估参数C;对于RBF核SVM,我们评估C和gamma。

    最后, 我们通过best_parmas_得到最优参数组合。

    sklearn人性化的一点是,我们可以直接利用最优参数建模(best_estimator_):

    Python机器学习:6.4 通过网格搜索调参

    Note 网格搜索虽然不错,但是穷举过于耗时,sklearn中还实现了随机搜索,使用 RandomizedSearc

    机器学习算法中有两类参数:从训练集中学习到的参数,比如逻辑斯蒂回归中的权重参数,另一类是模型的超参数,也就是需要人工设定的参数,比如正则项系数或者决策树的深度。

    前一节,我们使用验证曲线来提高模型的性能,实际上就是找最优参数。这一节我们学习另一种常用的超参数寻优算法:网格搜索(grid search)。

    网格搜索听起来高大上,实际上简单的一笔,就是暴力搜索而已,我们事先为每个参数设定一组值,然后穷举各种参数组合,找到最好的那一组。

    GridSearchCV中param_grid参数是字典构成的列表。对于线性SVM,我们只评估参数C;对于RBF核SVM,我们评估C和gamma。

    最后, 我们通过best_parmas_得到最优参数组合。

    sklearn人性化的一点是,我们可以直接利用最优参数建模(best_estimator_):

    Note 网格搜索虽然不错,但是穷举过于耗时,sklearn中还实现了随机搜索,使用 RandomizedSearchCV类,随机采样出不同的参数组合。

    Python机器学习中文版目录(http://www.aibbt.com/a/20787.html)

    转载请注明出处,Python机器学习(http://www.aibbt.com/a/pythonmachinelearning/)

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    2018-03-12 11:48

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  • ![图片说明]... 用sklearn的网格搜索,想对keras的GRU模型调参。。但是成功调了一组参数后,后面的参数调节时,死活不行,一直报错,提示非法参数。。。 求指点问题所在
  • #k近邻 网格搜索和GridSearchCV调参来实现多变量线性回归的找到最优参数,测算精确度,看看是不是使回归更优 from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.model_selection import GridSearchCV...
    #导入波士顿数据
    from sklearn.datasets import load_boston
    import pandas as pd
    import numpy as np
    boston=load_boston()
    print(boston.data.shape)
    print(boston.target.shape)
    #数据集的描述
    print(boston.feature_names)
    #print(boston.DESCR)
    #特征
    bostonDf_X = pd.DataFrame(boston.data,columns = boston.feature_names)
    bostonDf_X.head()
    #标签
    bostonDf_y = pd.DataFrame(boston.target,columns=['housePrice'])#【注意加列名要加在[]中】
    bostonDf_y.head()
    #合并DataFrame
    bostonDf = pd.concat([bostonDf_X,bostonDf_y],axis =1)#axis =1 为横向操作,即横向合并
    bostonDf.shape#506,14
    bostonDf.head()
    #RM房间数  MEDV 房价
    #创建用于模型的数据集
    
    from sklearn.model_selection import train_test_split #切分训练集与测试集 
    #划分训练集与测试集7:3比例
    x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=0)
    print(len(x_train))
    print(len(x_test))
    from sklearn.model_selection import train_test_split #切分训练集与测试集
    from sklearn.linear_model import LinearRegression  #线性回归模型
    LR=LinearRegression()
    #特征
    bostonDf_X = pd.DataFrame(boston.data,columns = boston.feature_names)
    bostonDf_X.head()
    
    #标签
    bostonDf_y = pd.DataFrame(boston.target,columns=['housePrice'])#【注意加列名要加在[]中】
    bostonDf_y .head()
    #合并DataFrame
    bostonDf = pd.concat([bostonDf_X,bostonDf_y],axis =1)#axis =1 为横向操作,即横向合并
    bostonDf.shape#506,14
    bostonDf.head()
    
    #标准化
    from sklearn import preprocessing
    bostonDf_std=pd.DataFrame(preprocessing.normalize(bostonDf,norm='l2', axis=1, copy=True),columns=bostonDf.columns)
    bostonDf_std.head()
    
    from sklearn.model_selection import train_test_split #切分训练集与测试集 
    #划分训练集与测试集7:3比例
    X_train,X_test,y_train,y_test =\
        train_test_split(bostonDf_std[["CRIM","ZN","INDUS","CHAS","NOX","RM","AGE","DIS","RAD","TAX","PTRATIO","B","LSTAT"]],bostonDf_std[["housePrice"]], test_size = 0.3, random_state=0)
    print(len(X_train))
    print(len(X_test))
    from sklearn.linear_model import LinearRegression  #线性回归模型
    LR=LinearRegression()
    #用训练集训练模型
    LR.fit(X_train,y_train)
    #用训练出来的模型去拟合测试数据
    y_pred=LR.predict(X_test)
    LR.score(X_test,y_test)#【精度得分80.132%】
    #【上面改近方向:可用Lasso回归梯度下降加入学习率训练,求得最优参数,和学习率之间的平衡】
    
    #k近邻 网格搜索和GridSearchCV调参来实现多变量线性回归的找到最优参数,测算精确度,看看是不是使回归更优
    from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    
    knn_reg = KNeighborsRegressor()
    
    param_grid = [
        {
            'weights': ['uniform'],
            'n_neighbors':[i for i in range(1,11)]
        },
        {
            'weights':['distance'],
            'n_neighbors':[i for i in range(1,11)],
            'p':[i for i in range(1,6)]
        }
    ]
    
    knn_reg = KNeighborsRegressor()
    
    grid_search=GridSearchCV(knn_reg,param_grid,n_jobs=-1,verbose=2)
    grid_search.fit(X_train,y_train)
    
    #最优参数
    grid_search.best_params_
    #{'n_neighbors': 2, 'p': 1, 'weights': 'distance'}
    
    #代入最优参数得到算法精确度
    grid_search.best_estimator_.score(X_test,y_test)
    #72.49899478974446%
    
    #对比上面LinearRegression看下,网格搜索K近邻 多元线性回归求得的精确度为72%,
    #LinearRegression没用学习率和参数调优。80%。
    
    
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空空如也

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网格搜索调参