17、模型评估、超参数调优与集成学习

模型评估、超参数调优与集成学习

1. 模型评估与超参数调优

在机器学习中，模型评估和超参数调优是构建高效模型的关键步骤。以下是一些常用的方法和技巧。

1.1 网格搜索调优

网格搜索是一种常用的超参数调优方法，它通过遍历指定的超参数组合来找到最优的模型配置。以下是一个使用 GridSearchCV 进行网格搜索的示例代码：

gs = GridSearchCV(estimator=pipe_svc,
                  param_grid=param_grid,
                  scoring=scorer,
                  cv=10)
gs = gs.fit(X_train, y_train)
print(gs.best_score_)
print(gs.best_params_)

在上述代码中， GridSearchCV 会在给定的参数网格 param_grid 中进行搜索，使用交叉验证（ cv=10 ）来评估每个参数组合的性能，并返回最佳得分和最佳参数组合。

1.2 ROC曲线绘制与评估

ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是评估分类模型性能的重要工具，它通过绘制真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）之间的关系来展示模型的性能。以下是一个绘制ROC曲线的示例代码：