K重交叉验证和网格搜索技巧助力Keras模型优化

2023-10-19 12:51:45

Keras验证和调参技巧

概述

在机器学习模型开发过程中，验证和调参是两个非常重要的步骤，可以确保模型具有较高的泛化能力。Keras提供了一些强大的验证和调参工具，可以帮助我们快速地验证模型和调节超参（Super Parameters）。

K重交叉验证

K重交叉验证是一种广泛使用的验证方法，它可以更准确地估计模型的泛化能力。K重交叉验证将数据集分成K个子集（fold），每个子集作为验证集，其余子集作为训练集。模型在每个子集上进行训练和验证，然后将K次验证结果进行平均，作为模型的最终评估结果。

使用Keras进行K重交叉验证

Keras提供了KFold和StratifiedKFold两个类来进行K重交叉验证。KFold用于无类别的回归问题，StratifiedKFold用于有类别的分类问题。

from keras.model_selection import KFold, StratifiedKFold

# 实例数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
y = np.array([0, 1, 0, 1, 0])

# 无类别的回归问题
kfold = KFold(n_splits=5, shuffle=True)

# 有类别的分类问题
stratified_kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True)

使用KFold进行K重交叉验证

# 模型定义
model = Sequential()
model.add(Dense(10, activation='relu', input_dim=2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 进行K重交叉验证
scores = []
for train_index, test_index in kfold.split(X, y):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

    # 训练模型
    model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)

    # 评估模型
    score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
    scores.append(score)

# 计算平均分数
avg_score = np.mean(scores)
print("平均准确率：", avg_score)

使用StratifiedKFold进行K重交叉验证

# 模型定义
model = Sequential()
model.add(Dense(10, activation='relu', input_dim=2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 进行K重交叉验证
scores = []
for train_index, test_index in stratified_kfold.split(X, y):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

    # 训练模型
    model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)

    # 评估模型
    score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
    scores.append(score)

# 计算平均分数
avg_score = np.mean(scores)
print("平均准确率：", avg_score)

网格搜索

网格搜索是一种常用的超参数优化方法，它可以从备选参数中挑选最佳组合。网格搜索将备选参数组合成一个网格，然后依次遍历网格中的每个组合，训练模型并评估其性能。最后，选择性能最好的参数组合作为模型的最终超参数。

使用Keras进行网格搜索

Keras提供了GridSearchCV类来进行网格搜索。GridSearchCV类需要一个模型定义、一个参数网格和一个验证集。

from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 模型定义
def create_model(optimizer='adam', init='glorot_uniform'):
    model = Sequential()
    model.add(Dense(10, activation='relu', input_dim=2, kernel_initializer=init))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

    model.compile(optimizer=optimizer, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

# 参数网格
param_grid = {
    'optimizer': ['adam', 'sgd'],
    'init': ['glorot_uniform', 'normal', 'he_normal']
}

# 创建Keras分类器
keras_classifier = KerasClassifier(build_fn=create_model, verbose=0)

# 进行网格搜索
grid_search = GridSearchCV(estimator=keras_classifier, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_result = grid_search.fit(X, y)

# 获取最佳参数组合
best_params = grid_result.best_params_

# 获取最佳模型
best_model = grid_result.best_estimator_

# 评估最佳模型
score = best_model.score(X, y)
print("最佳模型准确率：", score)