机器学习模型调参技巧：网格搜索与随机搜索

人工智能

2023-10-02 01:06:08

导言

在机器学习中，模型调参是改善模型性能的关键一步。它涉及调整模型的超参数，例如学习率、正则化参数和激活函数，以找到最优组合。网格搜索和随机搜索是两种流行的模型调参技术，每种技术都有自己的优势和劣势。

网格搜索

网格搜索是一种详尽的搜索技术，它在预定义的超参数空间中评估模型。它将超参数值分为离散网格，并针对每个可能的超参数组合训练模型。

优点：

彻底搜索超参数空间，确保找到最优组合。
相对容易实现和并行化。

缺点：

可能计算成本高，特别是对于具有大量超参数的大模型。
对于超参数空间连续或分布非均匀的情况，可能不够有效。

参数说明：

param_grid：超参数及其值的字典。
estimator：要调整的机器学习模型。
scoring：用于评估模型性能的度量。
cv：交叉验证方案。

随机搜索

随机搜索是一种蒙特卡罗搜索技术，它从超参数空间中随机采样。与网格搜索不同，随机搜索不会在固定网格上评估模型。

优点：

计算成本比网格搜索低。
对于超参数空间连续或分布非均匀的情况，可能更有效。
可以发现网格搜索可能错过的潜在最优值。

缺点：

可能无法保证找到最优组合。
对于超参数空间较大或模型训练成本较高的模型，可能需要更多的迭代。

适用情况

网格搜索：

当超参数空间相对较小且离散时。
当模型训练成本相对较低时。
当需要对模型性能进行彻底搜索时。

随机搜索：

当超参数空间较大或连续时。
当模型训练成本相对较高时。
当需要快速探索超参数空间时。

示例代码

Python代码（网格搜索）：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
estimator = SVC()
grid_search = GridSearchCV(estimator, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)

print(grid_search.best_params_)

Python代码（随机搜索）：

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV

param_distributions = {'C': stats.uniform(0.1, 10), 'kernel': ['linear', 'rbf']}
estimator = SVC()
random_search = RandomizedSearchCV(estimator, param_distributions, n_iter=100, cv=5)
random_search.fit(X, y)

print(random_search.best_params_)