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Python中的机器学习超参数调优技巧

更新时间：2023-10-27

什么是机器学习超参数？

在机器学习中，超参数是由我们手动调整的模型参数，这些参数通常不是由训练数据集中的模型训练过程自动确定的。这些参数很大程度上会影响模型的性能和泛化能力。调整超参数以找到最佳模型配置是机器学习模型优化过程中的重要步骤。在Python中，我们可以使用各种技术和算法进行超参数调整。

网格搜索技术

网格搜索是一种便捷的超参数调整技术，其基本思路是在一定范围内搜索超参数。有两个关键步骤：首先，我们需要定义超参数的实际值；然后我们需要迭代这些参数的各种组合。例如，对于一个支持向量机算法，我们定义超参数C和gamma，然后使用for循环迭代这些值的组合。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn import svm, datasets

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

parameters = {'kernel':('linear', 'rbf'), 'C':[1, 10]}
svc = svm.SVC()
clf = GridSearchCV(svc, parameters)
clf.fit(X, y)

print(clf.best_params_)

随机搜索技术

与网格搜索技术不同，随机搜索算法使用随机数生成器对超参数中的每个超参数采样。在定义好实际值后，我们可以使用for循环来迭代每个参数的组合。然而，如果我们有许多超参数，则可以在超参数中引入概率性来节省时间。下面是一个随机搜索的案例。

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import uniform
import numpy as np
from sklearn import datasets, svm

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

# 定义超参数
param_dist = {'C': uniform(loc=0, scale=4), 'gamma': uniform(loc=0, scale=2)}

# 创建模型类
svc = svm.SVC()

# 随机搜索
clf = RandomizedSearchCV(svc, param_distributions=param_dist, n_iter=10)

clf.fit(X, y)

print(clf.best_params_)

堆叠泛化

堆叠泛化是一种高级技术，它可以将许多不同的学习算法组合起来以提高模型的泛化能力。在这种方法中，我们使用一组不同的模型来对数据进行训练，并使用其输出（作为新特征）来训练一个元模型。元模型将使用前一步中生成的输出来预测新数据点。这种技术需要更多的计算，但可以提供更好的模型性能。以下是一些堆叠泛化的代码示例。

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.base import clone

class StackingCVClassifier:
    def __init__(self, classifiers, meta_classifier):
        self.classifiers = classifiers
        self.meta_classifier = meta_classifier

    def fit(self, X, y):
        self.meta_features = np.zeros((len(X), len(self.classifiers)))

        for i, clf in enumerate(self.classifiers):
            for train_idx, test_idx in KFold(n_splits=5).split(X, y):
                clone_clf = clone(clf)
                X_train = X[train_idx]
                y_train = y[train_idx]
                X_test = X[test_idx]
                clone_clf.fit(X_train, y_train)
                y_pred = clone_clf.predict(X_test)
                self.meta_features[test_idx, i] = y_pred

        self.meta_classifier.fit(self.meta_features, y)

    def predict(self, X_test):
        meta_features = np.zeros((len(X_test), len(self.classifiers)))

        for i, clf in enumerate(self.classifiers):
            meta_features[:, i] = clf.predict(X_test)

        return self.meta_classifier.predict(meta_features)

总结

机器学习超参数调整是优化模型性能的关键步骤之一。在Python中，有许多强大的技术和算法可用于超参数调整。本文通过介绍三种基本技术：网格搜索技术、随机搜索技术和堆叠泛化技术。使用这些技术，您可以快速发现最佳超参数组合，从而提高模型的性能和泛化能力。

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