AI工具辅助下的最优化方法论：火炉炼AI机器学习系列017

2023-09-12 16:48:38

引言
在前面的文章（【火炉炼AI】机器学习012-用随机森林构建汽车评估模型及模型的优化提升方法），我们使用了验证曲线来优化模型的超参数，但是使用验证曲线难以同时优化多个参数的取值，只能一个参数一个参数的优化，从而获取每个参数的最优值，但是有时候，一个非常优秀的模型，可能A参数取最优值，B参数取最优值，C参数取最优值的时候，这个模型未必是最优的。

既然如此，那么我们能不能对多个参数同时优化呢？

答案是可以的！我们今天就来介绍一种称为网格搜索（GridSearch）的优化方法。

什么是网格搜索？

网格搜索是一种超参数优化技术，用于确定机器学习模型的最佳超参数组合。它通过在预定义的参数网格上搜索来实现这一点，并选择在验证集上表现最佳的超参数组合。

网格搜索的主要步骤如下：

定义您要优化的超参数列表。
为每个超参数定义一个参数值范围。
创建一个参数网格，其中包含所有可能的超参数组合。
在验证集上训练和评估模型，对于每个超参数组合。
选择在验证集上表现最佳的超参数组合。

网格搜索的优点和缺点

网格搜索是一种简单易用的超参数优化技术，它不需要任何复杂的数学或统计知识。此外，网格搜索通常能够找到一个非常好的超参数组合，即使它不是绝对最优的组合。

但是，网格搜索也有一些缺点。首先，它可能非常耗时，尤其是在您要优化的超参数数量较多的时候。其次，网格搜索可能会错过一些非常好的超参数组合，因为这些组合不在预定义的参数网格中。

什么时候应该使用网格搜索？

网格搜索最适合用于优化那些对超参数非常敏感的模型。例如，随机森林模型对超参数非常敏感，因此网格搜索是优化随机森林模型的超参数的最佳选择。

网格搜索也适用于那些有大量数据的模型。因为网格搜索需要在验证集上训练和评估模型，因此数据量越大，网格搜索就越有可能找到一个非常好的超参数组合。

如何使用网格搜索？

要使用网格搜索，您可以使用scikit-learn库中的GridSearchCV类。GridSearchCV类允许您指定要优化的超参数列表、超参数的值范围以及要使用的验证集。

以下是一个使用GridSearchCV类进行网格搜索的示例：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义要优化的超参数列表
param_grid = {
    'n_estimators': [10, 50, 100],
    'max_depth': [2, 4, 6],
    'min_samples_split': [2, 5, 10],
    'min_samples_leaf': [1, 3, 5]
}

# 创建一个随机森林模型
model = RandomForestClassifier()

# 创建一个网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)

# 在验证集上训练和评估模型
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 选择在验证集上表现最佳的超参数组合
best_params = grid_search.best_params_

# 使用最佳的超参数组合训练模型
model.set_params(**best_params)
model.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的模型预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算模型的准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 打印模型的准确率
print('准确率：', accuracy)