svm 매개변수 최적화를 위한 그리드 검색 프로세스

SVM은 분류 및 회귀 문제에 일반적으로 사용되는 고전적인 지도 학습 알고리즘입니다. 핵심 아이디어는 최적의 초평면을 찾아 다양한 데이터 범주를 분리하는 것입니다. SVM 모델의 성능을 더욱 최적화하기 위해 그리드 검색이 매개변수 최적화에 자주 사용됩니다. 그리드 검색은 모델의 성능을 향상시키기 위해 다양한 매개변수 조합을 시도하여 최적의 매개변수 조합을 찾습니다. 이 프로세스는 모델의 하이퍼파라미터를 조정하여 더 나은 예측 결과를 얻는 데 효과적으로 도움이 될 수 있습니다.

SVM 그리드 검색의 자세한 과정은 아래와 같습니다.

먼저 SVM 알고리즘에는 C와 감마라는 두 가지 주요 매개변수가 있다는 것을 이해합니다.

1.C 매개변수

C 매개변수는 SVM의 페널티 계수로, 값이 작을수록 모델의 오분류 허용도가 높아지며, 완벽한 분류를 추구하는 대신 더 큰 구간을 선택하는 경향이 있습니다. . C가 클수록 모델의 오분류에 대한 허용 오차가 낮아지고 더 높은 분류 정확도를 추구하기 위해 더 작은 간격을 선택하는 경향이 있습니다.

2.gamma 매개변수

gamma는 고차원 공간에서 데이터 포인트의 분포를 제어하는 ​​커널 함수의 매개변수입니다. 감마가 클수록 모델이 훈련 세트에 더 적합하지만 알 수 없는 데이터에 대한 일반화 능력은 떨어집니다. 감마가 작을수록 알 수 없는 데이터에 대한 모델의 일반화 능력이 향상되지만 훈련 데이터가 과적합될 수 있습니다.

SVM 그리드 검색은 모델의 성능을 향상시키기 위해 다양한 매개변수 조합을 테스트하여 최적의 매개변수 조합을 찾는 방법입니다. SVM 그리드 검색 과정은 다음과 같습니다.

1. 매개변수 검색 범위 정의

먼저 검색할 매개변수 범위를 명확히 해야 합니다. C 및 감마 매개변수의 경우 [0.1,1,10]과 같이 범위를 정의할 수 있습니다. 이 범위는 실제 상황에 따라 조정될 수 있습니다.

2. 매개변수 조합 구성

정의된 매개변수 범위를 결합하여 가능한 모든 매개변수 조합을 얻습니다. 예를 들어, C 및 감마 매개변수 범위 [0.1,1,10]의 경우 9개의 조합, 즉 (0.1,0.1), (0.1,1), (0.1,10), (1,0.1), (1)이 있습니다. ,1),(1,10),(10,0.1),(10,1),(10,10).

3. 모델 학습 및 성능 평가

각 매개변수 조합에 대해 모델 학습 및 성능 평가를 위해 교차 검증 방법을 사용합니다. 훈련 데이터를 K개의 하위 집합으로 나누고, 매번 훈련에 K-1개의 하위 집합을 사용하고, 나머지 하위 집합은 모델 성능을 검증하는 데 사용됩니다. 교차 검증은 과적합 위험을 줄이고 모델의 신뢰성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

4. 최적 매개변수 선택

교차 검증 결과에 따라 성능이 가장 좋은 매개변수 조합을 최적 매개변수로 선택합니다. 정확도, 정밀도, 재현율, F1 값과 같은 지표는 일반적으로 모델 성능을 평가하는 데 사용됩니다.

5. 예측을 위한 최적 매개변수 사용

선택된 최적 매개변수 조합을 사용하여 모델을 학습하고 예측합니다. 최적의 매개변수 조합은 모델의 성능을 향상시키고, 알려지지 않은 데이터에 대한 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

다음은 Python을 이용하여 SVM 그리드 검색을 구현하는 샘플 코드입니다. scikit-learn 라이브러리를 사용하여 SVM 모델을 구축하고 그리드 검색을 수행합니다. 여기서는 필요한 라이브러리와 데이터세트를 가져왔다고 가정합니다.

# 导入必要的库
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC

# 定义要搜索的参数范围
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10],
              'gamma': [0.1, 1, 10]}

# 初始化SVM模型
svm = SVC()

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

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

# 输出最优参数和最优得分
print("Best parameters: {}".format(grid_search.best_params_))
print("Best cross-validation score: {:.2f}".format(grid_search.best_score_))

코드 설명:

1) 먼저 검색할 매개변수 범위 param_grid를 정의합니다. 여기서 C와 감마는 각각 0.1, 1, 10의 값을 갖습니다.

2) 그러면 SVM 모델 svm이 초기화됩니다.

3) 그런 다음 GridSearchCV를 사용하여 그리드 검색 개체인 Grid_search를 빌드합니다. 그 중 cv 매개변수는 사용되는 교차 검증 방법을 지정하며 여기서는 5겹 교차 검증이 선택됩니다.

4) 마지막으로 fit 메소드를 호출하여 그리드 검색을 수행하여 최적의 매개변수와 최적의 점수를 얻습니다.

여기의 X_train 및 y_train 데이터 세트는 전처리되었어야 한다는 점에 유의해야 합니다. 전처리가 필요한 경우 표준화를 위해 StandardScaler와 같은 scikit-learn 라이브러리의 전처리 기능을 사용할 수 있습니다.

또한 사용된 CPU 코어 수를 지정하는 n_jobs, 출력 세부 정보 수준을 지정하는 verbose 등과 같은 다른 매개변수를 GridSearchCV에 추가할 수 있습니다.

간단히 말하면 SVM 그리드 검색은 일반적으로 사용되는 매개변수 최적화 방법입니다. 다양한 매개변수 조합을 테스트하여 모델 성능을 향상시키는 최적의 매개변수 조합을 찾습니다. 그리드 검색을 수행할 때는 결과의 신뢰성과 정확성을 보장하기 위해 데이터 전처리, 계산 비용, 매개변수 범위 선택, 교차 검증 선택 등의 문제에 주의해야 합니다.

위 내용은 svm 매개변수 최적화를 위한 그리드 검색 프로세스의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!