Hyperparameter-Tuning für maschinelles Lernen in Python: So finden Sie die besten Modellparameter

2. Warum ist eine Optimierung der Hyperparameter erforderlich?

Unterschiedliche Hyperparameterwerte können zu erheblichen Unterschieden in der Modellleistung führen. Beispielsweise kann eine zu hohe Lernrate dazu führen, dass das Modell während des Trainings schwankt oder divergiert, während eine zu niedrige Lernrate dazu führen kann, dass das Modell langsam konvergiert. Daher ist es notwendig, durch Hyperparameter-Tuning die optimalen Hyperparameterwerte zu finden, um die beste Leistung des Modells zu erzielen. 3. Wie führt man eine Hyperparameter-Optimierung durch?

Hyperparameter-Tuning wird normalerweise mit Methoden wie Rastersuche oder Zufallssuche durchgeführt. Die Rastersuche ist eine Methode zur systematischen Suche nach Hyperparameterwerten. Sie setzt den Wert jedes Hyperparameters auf einen Satz vordefinierter Werte, trainiert und bewertet dann alle möglichen Kombinationen von Hyperparameterwerten und wählt schließlich die leistungsoptimalen Hyperparameterwerte aus. Die Zufallssuche ist eine flexiblere Hyperparameter-Optimierungsmethode, die durch Zufallsstichproben nach Hyperparameterwerten sucht, diese Hyperparameterwerte dann trainiert und auswertet und schließlich den Hyperparameterwert mit der besten Leistung auswählt.

4. Tipps zur Hyperparameter-Optimierung

4.1 Kreuzvalidierung verwenden

Kreuzvalidierung ist eine häufig verwendete Methode zur Modellbewertung, die dazu beitragen kann, eine Überanpassung zu vermeiden und die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern. Bei der Optimierung von Hyperparametern kann der Datensatz in mehrere Teilmengen unterteilt werden. Anschließend werden verschiedene Teilmengen zum Trainieren und Bewerten des Modells verwendet. Anschließend werden die Ergebnisse aller Teilmengen gemittelt, um das endgültige Leistungsbewertungsergebnis des Modells zu erhalten.

4.2 Frühes Anhalten nutzen

Frühes Stoppen ist eine wirksame Technik zur Verhinderung einer Überanpassung. Sie kann dazu beitragen, dass das Modell während des Trainingsprozesses automatisch stoppt, um zu vermeiden, dass das Training fortgesetzt wird, nachdem das Modell die beste Leistung auf dem Trainingssatz erreicht hat. Das Prinzip des frühen Stoppens besteht darin, das Training zu stoppen, wenn sich die Leistung des Modells im Validierungssatz nicht mehr verbessert, um zu verhindern, dass das Modell im Trainingssatz zu stark anpasst.

4.3 Verwendung der Bayes'schen

Optimierung

Bayesianische Optimierung ist eine auf Bayesianischer Statistik basierende Optimierungsmethode, die dabei helfen kann, die besten Hyperparameterwerte bei der Hyperparameteroptimierung zu finden. Die Bayes'sche Optimierung erstellt ein probabilistisches Modell von Hyperparameterwerten und aktualisiert das Modell dann kontinuierlich, um die besten Hyperparameterwerte zu finden.

4.4 Verwendung automatischer

maschineller Lernwerkzeuge

Automatische Tools für maschinelles Lernen können dabei helfen, den gesamten Prozess der Hyperparameter-Abstimmung zu automatisieren, indem sie automatisch verschiedene Hyperparameterwerte ausprobieren und denjenigen mit der besten Leistung auswählen. Automatische Tools für maschinelles Lernen können den Prozess der Hyperparameter-Abstimmung erheblich vereinfachen und die Effizienz der Hyperparameter-Abstimmung verbessern. 5. Beispiel für Hyperparameter-Tuning

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 划分训练集和测试集
X = data.drop("label", axis=1)
y = data["label"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 定义超参数搜索空间
param_grid = {
"C": [0.1, 1, 10, 100],
"kernel": ["linear", "poly", "rbf", "sigmoid"]
}

# 创建网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)

# 执行网格搜索
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 选择最佳的超参数值
best_params = grid_search.best_params_

# 使用最佳的超参数值训练模型
model = SVC(**best_params)
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型的性能
score = model.score(X_test, y_test)
print("模型的准确率为：", score)

Dieses Beispiel zeigt, wie die Rastersuchmethode zur Hyperparameteroptimierung eines Support Vector Machine (SVM)-Modells verwendet wird. In diesem Beispiel wird das Modell trainiert, indem ein Hyperparameter-Suchraum festgelegt wird, dann mithilfe eines Rastersuchobjekts nach Hyperparameterwerten gesucht wird und schließlich der Hyperparameterwert mit der besten Leistung ausgewählt wird.

Zusammenfassung

Hyperparameter-Tuning ist ein wichtiger Schritt zur Optimierung der Modellleistung beim maschinellen Lernen. Durch Anpassen der Hyperparameterwerte können Sie die besten Modellparameter finden, die die Trainingsgenauigkeit und die Generalisierungsfähigkeit berücksichtigen. Die Optimierung von Hyperparametern wird normalerweise mit Methoden wie der Rastersuche oder der Zufallssuche durchgeführt. Bei der Optimierung von Hyperparametern können Techniken wie Kreuzvalidierung, frühes Stoppen und Bayes'sche Optimierung verwendet werden, um die Effizienz und Genauigkeit der Optimierung von Hyperparametern zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHyperparameter-Tuning für maschinelles Lernen in Python: So finden Sie die besten Modellparameter. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!