超参数调整专题1
知识点回顾
- 网格搜索
- 随机搜索（简单介绍，非重点 实战中很少用到，可以不了解）
- 贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）
- time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长
核心知识点
1. 模型 = 算法 + 实例化设置的外参（超参数）+训练得到的内参
2. 只要调参就需要考2次
所以如果不做交叉验证，就需要划分验证集和测试集，但是很多调参方法中都默认有交叉验证，所以实际中可以省去划分验证集和测试集的步骤。
每个模型都有自己的超参数，每个超参数都有一定的意义。但是如果为了精度和科研 我们完全无需学习。只需要用好调参工具即可
首先运行之前说过的预处理的代码
import pandas as pd
import pandas as pd #用于数据处理和分析，可处理表格数据。
import numpy as np #用于数值计算，提供了高效的数组操作。
import matplotlib.pyplot as plt #用于绘制各种类型的图表
import seaborn as sns #基于matplotlib的高级绘图库，能绘制更美观的统计图形。
# 设置中文字体（解决中文显示问题）
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Windows系统常用黑体字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号
data = pd.read_csv('data.csv') #读取数据
# 先筛选字符串变量
discrete_features = data.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist()
# Home Ownership 标签编码
home_ownership_mapping = {
'Own Home': 1,
'Rent': 2,
'Have Mortgage': 3,
'Home Mortgage': 4
}
data['Home Ownership'] = data['Home Ownership'].map(home_ownership_mapping)
# Years in current job 标签编码
years_in_job_mapping = {
'< 1 year': 1,
'1 year': 2,
'2 years': 3,
'3 years': 4,
'4 years': 5,
'5 years': 6,
'6 years': 7,
'7 years': 8,
'8 years': 9,
'9 years': 10,
'10+ years': 11
}
data['Years in current job'] = data['Years in current job'].map(years_in_job_mapping)
# Purpose 独热编码，记得需要将bool类型转换为数值
data = pd.get_dummies(data, columns=['Purpose'])
data2 = pd.read_csv("data.csv") # 重新读取数据，用来做列名对比
list_final = [] # 新建一个空列表，用于存放独热编码后新增的特征名
for i in data.columns:
if i not in data2.columns:
list_final.append(i) # 这里打印出来的就是独热编码后的特征名
for i in list_final:
data[i] = data[i].astype(int) # 这里的i就是独热编码后的特征名
# Term 0 - 1 映射
term_mapping = {
'Short Term': 0,
'Long Term': 1
}
data['Term'] = data['Term'].map(term_mapping)
data.rename(columns={'Term': 'Long Term'}, inplace=True) # 重命名列
continuous_features = data.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.tolist() #把筛选出来的列名转换成列表
# 连续特征用中位数补全
for feature in continuous_features:
mode_value = data[feature].mode()[0] #获取该列的众数。
data[feature].fillna(mode_value, inplace=True) #用众数填充该列的缺失值，inplace=True表示直接在原数据上修改。
# 划分训练集、验证集和测试集，因为需要考2次
# 这里演示一下如何2次划分数据集，因为这个函数只能划分一次，所以需要调用两次才能划分出训练集、验证集和测试集。
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data.drop(['Credit Default'], axis=1) # 特征，axis=1表示按列删除
y = data['Credit Default'] # 标签
# 按照8:1:1划分训练集、验证集和测试集
X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 80%训练集，20%临时集
X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, random_state=42) # 50%验证集，50%测试集
# X_train, y_train (80%)
# X_val, y_val (10%)
# X_test, y_test (10%)
print("Data shapes:")
print("X_train:", X_train.shape)
print("y_train:", y_train.shape)
print("X_val:", X_val.shape)
print("y_val:", y_val.shape)
print("X_test:", X_test.shape)
print("y_test:", y_test.shape)
# 最开始也说了 很多调参函数自带交叉验证，甚至是必选的参数，你如果想要不交叉反而实现起来会麻烦很多
# 所以这里我们还是只划分一次数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data.drop(['Credit Default'], axis=1) # 特征，axis=1表示按列删除
y = data['Credit Default'] # 标签
# 按照8:2划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 80%训练集，20%测试集
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier #随机森林分类器
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score # 用于评估分类器性能的指标
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix #用于生成分类报告和混淆矩阵
import warnings #用于忽略警告信息
warnings.filterwarnings("ignore") # 忽略所有警告信息简单的调参方法
1. 网格搜索
2. 随机搜索 ： 在参数空间中随机选择参数组合，然后使用交叉验证来评估每个组合的性能：
3. 贝叶斯优化
基线模型（基准模型）: 首先运行一个使用默认参数的 RandomForestClassifier，记录其性能作为比较的基准。
1. 网格搜索 (GridSearchCV):
- 需要定义参数的网格（param_grid），包含所有你想要尝试的特定值的列表。它会尝试网格中所有可能的参数组合。
- 缺点: 计算成本非常高，参数和值的数量稍多，组合数就会呈指数级增长（维度灾难）。因此，网格通常设置得比较小或集中在认为最优参数可能存在的区域（可能基于随机搜索的初步结果）。
2. 随机搜索 (RandomizedSearchCV):
- 需要定义参数的分布，而不是固定的列表。这是它与网格搜索的主要区别，它不会尝试所有组合，而是在指定次数内随机采样。通常，用相对较少的迭代次数（如 50-100）就能找到相当好的参数。
- 对于给定的计算预算，随机搜索通常比网格搜索更有效，尤其是在高维参数空间中。
3. 贝叶斯优化 (BayesSearchCV from skopt):
- 需要定义参数的搜索空间，与随机搜索类似，当搜索空间非常大时，它通常比网格搜索和随机搜索更有效。
- 核心优势: 它不是随机选择下一个点，而是根据先前评估的结果建立一个概率模型（通常是高斯过程），预测哪些参数组合可能产生更好的结果，并据此选择下一个评估点。这使得它在寻找最优解方面通常比随机搜索更高效（用更少的迭代次数达到相似或更好的性能），特别是当模型训练（单次评估）非常耗时的时候。
正常情况下，计算资源够用网格，计算资源不够用贝叶斯优，随机搜索很少使用。
# --- 1. 默认参数的随机森林 ---
# 评估基准模型，这里确实不需要验证集
print("--- 1. 默认参数随机森林 (训练集 -> 测试集) ---")
import time # 这里介绍一个新的库，time库，主要用于时间相关的操作，因为调参需要很长时间，记录下会帮助后人知道大概的时长
start_time = time.time() # 记录开始时间
rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train) # 在训练集上训练
rf_pred = rf_model.predict(X_test) # 在测试集上预测
end_time = time.time() # 记录结束时间
print(f"训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("\n默认随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, rf_pred))
print("默认随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred))
# 贝叶斯优化所需要安装scikit-optimize这个库
# pip install scikit-optimize -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# --- 2. 网格搜索优化随机森林 ---
print("\n--- 2. 网格搜索优化随机森林 (训练集 -> 测试集) ---")
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 定义要搜索的参数网格
param_grid = {
'n_estimators': [50, 100, 200],
'max_depth': [None, 10, 20, 30],
'min_samples_split': [2, 5, 10],
'min_samples_leaf': [1, 2, 4]
}
# 创建网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(random_state=42), # 随机森林分类器
param_grid=param_grid, # 参数网格
cv=5, # 5折交叉验证
n_jobs=-1, # 使用所有可用的CPU核心进行并行计算
scoring='accuracy') # 使用准确率作为评分标准
start_time = time.time()
# 在训练集上进行网格搜索
grid_search.fit(X_train, y_train) # 在训练集上训练，模型实例化和训练的方法都被封装在这个网格搜索对象里了
end_time = time.time()
print(f"网格搜索耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("最佳参数: ", grid_search.best_params_) #best_params_属性返回最佳参数组合
# 使用最佳参数的模型进行预测
best_model = grid_search.best_estimator_ # 获取最佳模型
best_pred = best_model.predict(X_test) # 在测试集上进行预测
print("\n网格搜索优化后的随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, best_pred))
print("网格搜索优化后的随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, best_pred))
# --- 3. 贝叶斯优化随机森林 ---
print("\n--- 2. 贝叶斯优化随机森林 (训练集 -> 测试集) ---")
from skopt import BayesSearchCV
from skopt.space import Integer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import time
# 定义要搜索的参数空间
search_space = {
'n_estimators': Integer(50, 200),
'max_depth': Integer(10, 30),
'min_samples_split': Integer(2, 10),
'min_samples_leaf': Integer(1, 4)
}
# 创建贝叶斯优化搜索对象
bayes_search = BayesSearchCV(
estimator=RandomForestClassifier(random_state=42),
search_spaces=search_space,
n_iter=32, # 迭代次数，可根据需要调整
cv=5, # 5折交叉验证，这个参数是必须的，不能设置为1，否则就是在训练集上做预测了
n_jobs=-1,
scoring='accuracy'
)
start_time = time.time()
# 在训练集上进行贝叶斯优化搜索
bayes_search.fit(X_train, y_train)
end_time = time.time()
print(f"贝叶斯优化耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("最佳参数: ", bayes_search.best_params_)
# 使用最佳参数的模型进行预测
best_model = bayes_search.best_estimator_
best_pred = best_model.predict(X_test)
print("\n贝叶斯优化后的随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, best_pred))
print("贝叶斯优化后的随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, best_pred))
实际上，有着非常多的方式可以实现贝叶斯优化，上面的代码比较简洁美观，贝叶斯优化和网格搜索的代码书写风格高度一致
下面介绍一种贝叶斯优化方法的其他实现代码，他的优势在于
1. 可以自己定义目标函数，也可以借助他不使用交叉验证，因为评估指标修改为不是交叉验证的结果即可，更加自由
2. 有verbose参数，可以输出中间过程
# pip install bayesian-optimization -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# --- 2. 贝叶斯优化随机森林 ---
print("\n--- 2. 贝叶斯优化随机森林 (训练集 -> 测试集) ---")
from bayes_opt import BayesianOptimization
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import time
import numpy as np
# 假设 X_train, y_train, X_test, y_test 已经定义好
# 定义目标函数，这里使用交叉验证来评估模型性能
def rf_eval(n_estimators, max_depth, min_samples_split, min_samples_leaf):
n_estimators = int(n_estimators)
max_depth = int(max_depth)
min_samples_split = int(min_samples_split)
min_samples_leaf = int(min_samples_leaf)
model = RandomForestClassifier(
n_estimators=n_estimators,
max_depth=max_depth,
min_samples_split=min_samples_split,
min_samples_leaf=min_samples_leaf,
random_state=42
)
scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5, scoring='accuracy')
return np.mean(scores)
# 定义要搜索的参数空间
pbounds_rf = {
'n_estimators': (50, 200),
'max_depth': (10, 30),
'min_samples_split': (2, 10),
'min_samples_leaf': (1, 4)
}
# 创建贝叶斯优化对象，设置 verbose=2 显示详细迭代信息
optimizer_rf = BayesianOptimization(
f=rf_eval, # 目标函数
pbounds=pbounds_rf, # 参数空间
random_state=42, # 随机种子
verbose=2 # 显示详细迭代信息
)
start_time = time.time()
# 开始贝叶斯优化
optimizer_rf.maximize(
init_points=5, # 初始随机采样点数
n_iter=32 # 迭代次数
)
end_time = time.time()
print(f"贝叶斯优化耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("最佳参数: ", optimizer_rf.max['params'])
# 使用最佳参数的模型进行预测
best_params = optimizer_rf.max['params']
best_model = RandomForestClassifier(
n_estimators=int(best_params['n_estimators']),
max_depth=int(best_params['max_depth']),
min_samples_split=int(best_params['min_samples_split']),
min_samples_leaf=int(best_params['min_samples_leaf']),
random_state=42
)
best_model.fit(X_train, y_train)
best_pred = best_model.predict(X_test)
print("\n贝叶斯优化后的随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, best_pred))
print("贝叶斯优化后的随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, best_pred))
对KNN进行网格搜索和贝叶斯优化
# --- 1. 默认参数的KNN ---
print("---1. 默认参数KNN(训练集 -> 测试集 )---")
import time
start_time = time.time()
knn_model = KNeighborsClassifier()
knn_model.fit(X_train, y_train)
knn_pred = knn_model.predict(X_test)
end_time = time.time()
print(f"训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("\n默认KNN 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, knn_pred))
print("默认KNN 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, knn_pred))
# --- 2. 网格搜索优化KNN ---
print("\n--- 2. 网格搜索优化KNN (训练集 -> 测试集) ---")
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 定义要搜索的参数网格
param_grid = {
'n_estimators': [50, 100, 200],
'max_depth': [None, 10, 20, 30],
'min_samples_split': [2, 5, 10],
'min_samples_leaf': [1, 2, 4]
}
# 创建网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(), # 随机森林分类器
param_grid=param_grid, # 参数网格
cv=5, # 5折交叉验证
n_jobs=-1, # 使用所有可用的CPU核心进行并行计算
scoring='accuracy') # 使用准确率作为评分标准
start_time = time.time()
# 在训练集上进行网格搜索
grid_search.fit(X_train, y_train) # 在训练集上训练，模型实例化和训练的方法都被封装在这个网格搜索对象里了
end_time = time.time()
print(f"网格搜索耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("最佳参数: ", grid_search.best_params_) #best_params_属性返回最佳参数组合
# 使用最佳参数的模型进行预测
best_model = grid_search.best_estimator_ # 获取最佳模型
best_pred = best_model.predict(X_test) # 在测试集上进行预测
print("\n网格搜索优化后的KNN 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, best_pred))
print("网格搜索优化后的KNN 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, best_pred))
# --- 3. 贝叶斯优化KNN ---
print("\n--- 3. 贝叶斯优化KNN (训练集 -> 测试集) ---")
from skopt import BayesSearchCV
from skopt.space import Integer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import time
# 定义要搜索的参数空间
search_space = {
'n_estimators': Integer(50, 200),
'max_depth': Integer(10, 30),
'min_samples_split': Integer(2, 10),
'min_samples_leaf': Integer(1, 4)
}
# 创建贝叶斯优化搜索对象
bayes_search = BayesSearchCV(
estimator=RandomForestClassifier(random_state=42),
search_spaces=search_space,
n_iter=32, # 迭代次数，可根据需要调整
cv=5, # 5折交叉验证，这个参数是必须的，不能设置为1，否则就是在训练集上做预测了
n_jobs=-1,
scoring='accuracy'
)
start_time = time.time()
# 在训练集上进行贝叶斯优化搜索
bayes_search.fit(X_train, y_train)
end_time = time.time()
print(f"贝叶斯优化耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("最佳参数: ", bayes_search.best_params_)
# 使用最佳参数的模型进行预测
best_model = bayes_search.best_estimator_
best_pred = best_model.predict(X_test)
print("\n贝叶斯优化后的KNN 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, best_pred))
print("贝叶斯优化后的KNN 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, best_pred))
# --- (升级版) 贝叶斯优化KNN (不使用交叉验证) ---
print("\n--- (升级版) 贝叶斯优化KNN (训练集 -> 测试集) ---")
from bayes_opt import BayesianOptimization
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import time
import numpy as np
# 假设 X_train, y_train, X_test, y_test 已经定义好
# 定义目标函数，这里使用交叉验证来评估模型性能
def rf_eval(n_estimators, max_depth, min_samples_split, min_samples_leaf):
n_estimators = int(n_estimators)
max_depth = int(max_depth)
min_samples_split = int(min_samples_split)
min_samples_leaf = int(min_samples_leaf)
model = RandomForestClassifier(
n_estimators=n_estimators,
max_depth=max_depth,
min_samples_split=min_samples_split,
min_samples_leaf=min_samples_leaf,
random_state=42
)
scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5, scoring='accuracy')
return np.mean(scores)
# 定义要搜索的参数空间
pbounds_rf = {
'n_estimators': (50, 200),
'max_depth': (10, 30),
'min_samples_split': (2, 10),
'min_samples_leaf': (1, 4)
}
# 创建贝叶斯优化对象，设置 verbose=2 显示详细迭代信息
optimizer_rf = BayesianOptimization(
f=rf_eval, # 目标函数
pbounds=pbounds_rf, # 参数空间
random_state=42, # 随机种子
verbose=2 # 显示详细迭代信息
)
start_time = time.time()
# 开始贝叶斯优化
optimizer_rf.maximize(
init_points=5, # 初始随机采样点数
n_iter=32 # 迭代次数
)
end_time = time.time()
print(f"贝叶斯优化耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("最佳参数: ", optimizer_rf.max['params'])
# 使用最佳参数的模型进行预测
best_params = optimizer_rf.max['params']
best_model = RandomForestClassifier(
n_estimators=int(best_params['n_estimators']),
max_depth=int(best_params['max_depth']),
min_samples_split=int(best_params['min_samples_split']),
min_samples_leaf=int(best_params['min_samples_leaf']),
random_state=42
)
best_model.fit(X_train, y_train)
best_pred = best_model.predict(X_test)
print("\n贝叶斯优化后的KNN 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, best_pred))
print("贝叶斯优化后的KNN 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, best_pred))
扫一扫
1345
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
