sklearn中warm_start参数的作用详解

本文深入解析了sklearn中warm_start参数的作用与应用。当warm_start设为True时,模型会在前一次训练的基础上继续训练,避免了重复计算,提高了训练效率。文章通过对比warm_start为True和False时的模型训练过程,展示了该参数如何节省时间和资源。

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warm_start参数用在模型训练过程中,默认是False,从字面上理解就是“从温暖的地方开始”训练模型。

sklearn官网定义:

使用方法:

1、如果warm_start=True就表示就是在模型训练的过程中,在前一阶段的训练结果上继续训练

2、如果warm_start=False就表示从头开始训练模型


在Boosting类的集成算法中,往往通过集成不同数量n_estimators的弱模型来选择最优模型。那么当训练好了一个n_estimators=100的集成模型后,想再次训练一个n_estimators=200的模型,则可以设置warm_start=True,在n_estimators=100模型的基础上接着再训练100个弱模型。如果设置warm_start=False,则表示从头重新训练200个弱模型。设置warm_start可以降低计算量,加速模型训练。下面以训练Gradient Boosting模型为例,展示warm_start参数的用法:

1、模拟训练数据

使用二次函数生成10000个数据点。

2、使用warm_start=True分别设置n_estimator=[100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190]十个集成模型

可以看到在训练n_estimators=100模型是,用时是0.151,之后的模型虽然n_estimators在增加,但是训练耗时都非常小,使用最后一个模型在训练集上的MSE是26.23.

3、使用warm_start=False分别设置n_estimator=[100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190]十个集成模型

可以看到随着n_estimators数量的增加,模型训练耗时逐渐增加,使用最后一个模型在训练集上的MSE也是26.23.


结论:

warm_start参数在模型训练过程中起作用,当warm_start=True时,模型训练可以在前一阶段的训练结果上进行,而不同从头开始重新训练,可以提升模型的训练速度,且训练结果保持一致。

### Python 中 Lasso 回归的参数详解与代码实例 #### 参数详解 `Lasso` 是一种线性模型,通过估计稀疏系数来执行回归分析。该方法使用 `L1` 正则化最小化目标函数。 - **alpha**: 浮点数,默认=1.0。正则化强度;越大,正则化效果越强[^1]。 - **fit_intercept**: 布尔值,默认=True。是否计算此模型的截距。 - **precompute**: 布尔值或数组类型,默认=False。是否使用预计算内核矩阵加速计算。 - **max_iter**: 整形,默认=1000。坐标下降法的最大迭代次数。 - **tol**: 浮点数,默认=0.0001。停止准则下的容差水平。 - **warm_start**: 布尔值,默认=False。当设置为 True 时,重用上一次调用解决方案作为初始化。 - **positive**: 布尔值,默认=False。如果设置为 True,则强制使所有的权重都为正值。 - **random_state**: 整型、RandomState 实例或 None,默认=None。用于初始化随机数生成器。 - **selection**: {'cyclic', 'random'},默认='cyclic'。选择要更新的系数策略。 #### 代码实例 下面是一个简单的例子展示如何利用 scikit-learn 库中的 `Lasso` 类来进行拟合: ```python from sklearn import linear_model import numpy as np # 创建模拟数据集 X = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]]) y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3 # 初始化并训练 Lasso 模型 lasso = linear_model.Lasso(alpha=0.1) lasso.fit(X, y) print(f"Coefficients: {lasso.coef_}") print(f"Intercept: {lasso.intercept_}") # 预测新样本的结果 new_X = np.array([[4, 4]]) prediction = lasso.predict(new_X) print(f"Prediction for new sample: {prediction}") ``` 这段代码创建了一个简单的人工数据集,并应用了带有特定 alpha 值 (`alpha=0.1`) 的 Lasso 回归来找到最佳拟合直线。最后还展示了如何预测新的输入向量对应的输出值。
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