Réglage des hyperparamètres d'apprentissage automatique Python : comment trouver les meilleurs paramètres de modèle

2. Pourquoi le réglage des hyperparamètres est-il nécessaire ?

Différentes valeurs d'hyperparamètres peuvent entraîner des différences significatives dans les performances du modèle. Par exemple, un taux d'apprentissage trop élevé peut faire osciller ou diverger le modèle pendant l'entraînement, tandis qu'un taux d'apprentissage trop faible peut entraîner une convergence lente du modèle. Par conséquent, il est nécessaire de trouver les valeurs optimales des hyperparamètres grâce au réglage des hyperparamètres pour obtenir les meilleures performances du modèle.

3. Comment effectuer le réglage des hyperparamètres ?

Le réglage des hyperparamètres est généralement effectué à l'aide de méthodes telles que la recherche par grille ou la recherche aléatoire. La recherche de grille est une méthode de recherche systématique de valeurs d'hyperparamètres. Elle définit la valeur de chaque hyperparamètre sur un ensemble de valeurs prédéfinies, puis entraîne et évalue toutes les combinaisons possibles de valeurs d'hyperparamètres, et enfin sélectionne les valeurs d'hyperparamètres de performances optimales. La recherche aléatoire est une méthode de réglage des hyperparamètres plus flexible qui recherche les valeurs d'hyperparamètres par échantillonnage aléatoire, puis entraîne et évalue ces valeurs d'hyperparamètres, et enfin sélectionne la valeur d'hyperparamètre avec les meilleures performances.

4. Conseils pour le réglage des hyperparamètres

4.1 Utilisation de la validation croisée

La validation croisée est une méthode d'évaluation de modèle couramment utilisée, qui peut aider à éviter le surajustement et à améliorer la capacité de généralisation du modèle. Dans le réglage des hyperparamètres, l'ensemble de données peut être divisé en plusieurs sous-ensembles, puis différents sous-ensembles sont utilisés pour entraîner et évaluer le modèle, et enfin les résultats de tous les sous-ensembles sont moyennés pour obtenir le résultat final de l'évaluation des performances du modèle.

4.2 Utiliser l'arrêt anticipé

L'arrêt anticipé est une technique efficace pour éviter le surajustement, qui peut aider le modèle à s'arrêter automatiquement pendant le processus d'entraînement pour éviter de continuer l'entraînement une fois que le modèle a atteint les meilleures performances sur l'ensemble d'entraînement. Le principe de l'arrêt anticipé est d'arrêter l'entraînement lorsque les performances du modèle sur l'ensemble de validation ne s'améliorent plus pour éviter un surajustement du modèle sur l'ensemble d'entraînement.

4.3 Utilisation de l'Optimisation

bayésienne

L'optimisation bayésienne est une méthode d'optimisation basée sur les statistiques bayésiennes, qui peut aider à trouver les meilleures valeurs d'hyperparamètres dans le réglage des hyperparamètres. L'optimisation bayésienne construit un modèle probabiliste de valeurs d'hyperparamètres, puis met continuellement à jour le modèle pour trouver les meilleures valeurs d'hyperparamètres.

4.4 Utilisation d'outils d'apprentissage automatiqueautomatiques

Les outils d'apprentissage automatique automatiques peuvent aider automatiserl'ensemble du processus de réglage des hyperparamètres en essayant automatiquement différentes valeurs d'hyperparamètres et en sélectionnant celle qui offre les meilleures performances. Les outils d'apprentissage automatique automatique peuvent simplifier considérablement le processus de réglage des hyperparamètres et améliorer l'efficacité du réglage des hyperparamètres.

5. Exemple de réglage d'hyperparamètres

# 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)

Cet exemple montre comment utiliser la méthode de recherche de grille pour le réglage des hyperparamètres d'un modèle de machine à vecteurs de support (SVM). Cet exemple entraîne le modèle en définissant un espace de recherche d'hyperparamètres, puis en utilisant un objet de recherche de grille pour rechercher des valeurs d'hyperparamètres, et enfin en sélectionnant la valeur d'hyperparamètre offrant les meilleures performances.

Résumé

Le réglage des hyperparamètres est une étape clé dans l'optimisation des performances des modèles dans l'apprentissage automatique. En ajustant les valeurs des hyperparamètres, vous pouvez trouver les meilleurs paramètres de modèle qui prennent en compte la précision de l'entraînement et la capacité de généralisation. Le réglage des hyperparamètres est généralement effectué à l'aide de méthodes telles que la recherche par grille ou la recherche aléatoire. Dans le réglage des hyperparamètres, des techniques telles que la validation croisée, l'arrêt précoce et l'optimisation bayésienne peuvent être utilisées pour améliorer l'efficacité et la précision du réglage des hyperparamètres.

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