10、提升机器学习模型性能的方法

提升机器学习模型性能的方法

在机器学习领域，提升模型性能是一个关键目标。这涉及到多个方面，包括超参数优化、合成数据生成以及预处理数据的优化等。下面将详细介绍这些方法。

1. 超参数优化

超参数优化是提升模型性能的重要手段，它可以帮助我们找到最优的超参数组合，从而使模型达到更好的性能。常见的超参数优化方法有贝叶斯搜索和连续减半法。

1.1 贝叶斯搜索

贝叶斯优化与随机搜索不同，它会根据之前测试过的超参数集的历史信息，在每次迭代中选择超参数组合。这种方法有助于降低计算成本，但并不总是优于随机搜索。我们可以使用Ray Tune（ray.tune）来实现贝叶斯搜索。以下是使用 ray.tune 和 sklearn.TuneSearchCV() 对随机森林模型进行贝叶斯超参数优化的代码示例：

start_time = time.time()
tune_bayessearch = TuneSearchCV(
    RFC(n_estimators = 10, random_state = random_state),
    parameter_grid,
    search_optimization="bayesian",
    cv = stratified_kfold_cv,
    n_trials=3, # number of sampled parameter settings
    early_stopping=True,
    max_iters=10,
    random_state = rando