机器学习中的超参数优化：用网格搜索和随机搜索找到最优参数

2022-11-15 19:34:59

超参数优化：提升机器学习模型性能的关键

前言

在机器学习领域，模型的性能至关重要，超参数优化是一项不可忽视的提升模型性能的利器。它可以让机器学习模型发挥出最佳效果，达到更准确的预测和分类。在这篇文章中，我们将深入探索超参数优化，了解其方法，优势和局限性，并通过实战代码示例直观地展示如何应用超参数优化。

什么是超参数？

超参数是机器学习模型中的一类特殊参数，它们与模型的训练过程密切相关，但又不会随着模型的训练而改变。与模型参数不同，超参数在训练开始前就需要设定，并且在整个训练过程中保持不变。

例如，在逻辑回归模型中，学习率和正则化参数都是超参数。学习率控制着模型权重更新的步长，而正则化参数则用于防止模型过拟合。

超参数优化方法

超参数优化有两种主要方法：

网格搜索

网格搜索是一种穷举搜索方法。它将超参数的取值范围划分为一个网格，然后在网格中遍历所有可能的超参数组合，找到性能最好的那一组。

网格搜索的优点是简单易懂，并且可以保证找到最优超参数。但是，它的缺点是计算量大，特别是当超参数的取值范围较大的时候。

随机搜索

随机搜索是一种基于随机抽样的方法。它从超参数的取值范围内随机抽取一定数量的超参数组合，然后在这些超参数组合中找到性能最好的那一组。

随机搜索的优点是计算量小，而且当超参数的取值范围较大的时候，它可以比网格搜索更快地找到较好的超参数。但是，它的缺点是不能保证找到最优超参数。

超参数优化实战

为了更好地理解超参数优化，我们通过一个实战代码示例来演示如何使用网格搜索和随机搜索方法对逻辑回归模型进行超参数优化。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('target', axis=1), data['target'], test_size=0.2, random_state=42)

# 定义网格搜索的参数
param_grid = {
    'C': [0.1, 1, 10, 100],
    'max_iter': [100, 200, 300, 400, 500],
    'solver': ['liblinear', 'sag', 'saga']
}

# 网格搜索
grid_search = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 打印网格搜索的结果
print(grid_search.best_params_)
print(grid_search.best_score_)

# 定义随机搜索的参数
param_distributions = {
    'C': np.logspace(-2, 2, 5),
    'max_iter': np.arange(100, 500, 100),
    'solver': ['liblinear', 'sag', 'saga']
}

# 随机搜索
random_search = RandomizedSearchCV(LogisticRegression(), param_distributions, cv=5, n_iter=100)
random_search.fit(X_train, y_train)

# 打印随机搜索的结果
print(random_search.best_params_)
print(random_search.best_score_)