Let's go!
我們以機器學習當中的調參過程來進行實踐,有三種方式可供選擇。第一個選項是使用argparse,它是一個流行的Python 模組,專門用於命令列解析;另一種方法是讀取JSON 文件,我們可以在其中放置所有超參數;第三種也是鮮為人知的方法是使用YAML 檔案!好奇嗎,讓我們開始吧!
在下面的程式碼中,我將使用 Visual Studio Code,這是一個非常有效率的整合 Python 開發環境。這個工具的美妙之處在於它透過安裝擴充功能來支援每種程式語言,整合終端機並允許同時處理大量 Python 腳本和 Jupyter 筆記本。
#就像上圖所示,我們有一個標準的結構來組織我們的小專案:
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error from options import train_options df = pd.read_csv('datahour.csv') print(df.head()) opt = train_options() X=df.drop(['instant','dteday','atemp','casual','registered','cnt'],axis=1).values y =df['cnt'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) if opt.normalize == True: scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) rf = RandomForestRegressor(n_estimators=opt.n_estimators,max_features=opt.max_features,max_depth=opt.max_depth) model = rf.fit(X_train,y_train) y_pred = model.predict(X_test) rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_pred, y_test)) mae = mean_absolute_error(y_pred, y_test) print("rmse: ",rmse) print("mae: ",mae)
import argparse def train_options(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--normalize", default=True, type=bool, help='maximum depth') parser.add_argument("--n_estimators", default=100, type=int, help='number of estimators') parser.add_argument("--max_features", default=6, type=int, help='maximum of features',) parser.add_argument("--max_depth", default=5, type=int,help='maximum depth') opt = parser.parse_args() return opt
python train.py
python train.py --n_estimators 200
python train.py --n_estimators 200 --max_depth 7
{ "normalize":true, "n_estimators":100, "max_features":6, "max_depth":5 }
f = open("options.json", "rb") parameters = json.load(f)
if parameters["normalize"] == True: scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) rf=RandomForestRegressor(n_estimators=parameters["n_estimators"],max_features=parameters["max_features"],max_depth=parameters["max_depth"],random_state=42) model = rf.fit(X_train,y_train) y_pred = model.predict(X_test)
normalize: True n_estimators: 100 max_features: 6 max_depth: 5
import yaml f = open('options.yaml','rb') parameters = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
以上是Python 解析參數的三種方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!