Penalaan hiperparameter pembelajaran mesin Python: cara mencari parameter model terbaik

2. Mengapakah penalaan hiperparameter diperlukan?

Nilai hiperparameter yang berbeza mungkin menyebabkan perbezaan ketara dalam prestasi model. Contohnya, kadar pembelajaran yang terlalu tinggi boleh menyebabkan model berayun atau menyimpang semasa latihan, manakala kadar pembelajaran yang terlalu rendah boleh menyebabkan model menumpu secara perlahan. Oleh itu, adalah perlu untuk mencari nilai hiperparameter optimum melalui penalaan hiperparameter untuk mencapai prestasi terbaik model.

3. Bagaimana untuk melakukan penalaan hiperparameter?

Talaan hiperparameter biasanya dilakukan menggunakan kaedah seperti carian grid atau carian rawak. Carian grid ialah kaedah mencari nilai hiperparameter secara sistematik. Ia menetapkan nilai setiap hiperparameter kepada set nilai yang telah ditetapkan, kemudian melatih dan menilai semua kemungkinan gabungan nilai hiperparameter, dan akhirnya memilih prestasi Nilai hiperparameter optimum. Carian rawak ialah kaedah penalaan hiperparameter yang lebih fleksibel yang mencari nilai hiperparameter melalui pensampelan rawak, kemudian melatih dan menilai nilai hiperparameter ini, dan akhirnya memilih nilai hiperparameter dengan prestasi terbaik.

4. Petua untuk penalaan hiperparameter

4.1 Menggunakan pengesahan silang

Pengesahan silang ialah kaedah penilaian model yang biasa digunakan, yang boleh membantu mengelakkan pemasangan berlebihan dan meningkatkan keupayaan generalisasi model. Dalam penalaan hiperparameter, set data boleh dibahagikan kepada beberapa subset, kemudian subset yang berbeza digunakan untuk melatih dan menilai model, dan akhirnya keputusan semua subset dipuratakan untuk mendapatkan hasil penilaian prestasi akhir model.

4.2 Gunakan berhenti awal

Berhenti awal adalah teknik yang berkesan untuk mengelakkan overfitting, yang boleh membantu model berhenti secara automatik semasa proses latihan untuk mengelakkan latihan berterusan selepas model mencapai prestasi terbaik pada set latihan. Prinsip berhenti awal adalah untuk menghentikan latihan apabila prestasi model pada set pengesahan tidak lagi bertambah baik untuk mengelakkan model daripada overfitting pada set latihan.

4.3 Menggunakan Bayesian Pengoptimuman

Pengoptimuman Bayesian ialah kaedah pengoptimuman berdasarkan statistik Bayesian, yang boleh membantu mencari nilai hiperparameter terbaik dalam penalaan hiperparameter. Pengoptimuman Bayesian membina model kebarangkalian nilai hiperparameter dan kemudian mengemas kini model secara berterusan untuk mencari nilai hiperparameter terbaik.

4.4 Menggunakan automatik pembelajaran mesinalat

Alat pembelajaran mesin automatik boleh membantu mengautomatikkanseluruh proses penalaan hiperparameter dengan mencuba nilai hiperparameter berbeza secara automatik dan memilih yang mempunyai prestasi terbaik. Alat pembelajaran mesin automatik boleh memudahkan proses penalaan hiperparameter dan meningkatkan kecekapan penalaan hiperparameter.

5. Contoh penalaan hiperparameter

# 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)

Contoh ini menunjukkan cara menggunakan kaedah carian grid untuk penalaan hiperparameter model Mesin Vektor Sokongan (SVM). Contoh ini melatih model dengan menetapkan ruang carian hiperparameter, kemudian menggunakan objek carian grid untuk mencari nilai hiperparameter, dan akhirnya memilih nilai hiperparameter dengan prestasi terbaik.

Ringkasan

Penalaan hiperparameter ialah langkah penting dalam mengoptimumkan prestasi model dalam pembelajaran mesin. Dengan melaraskan nilai hiperparameter, anda boleh mencari parameter model terbaik yang mengambil kira ketepatan latihan dan keupayaan generalisasi. Penalaan hiperparameter biasanya dilakukan menggunakan kaedah seperti carian grid atau carian rawak. Dalam penalaan hiperparameter, teknik seperti pengesahan silang, penghentian awal dan pengoptimuman Bayesian boleh digunakan untuk meningkatkan kecekapan dan ketepatan penalaan hiperparameter.

Atas ialah kandungan terperinci Penalaan hiperparameter pembelajaran mesin Python: cara mencari parameter model terbaik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!