机器学习超参数优化项目教程

机器学习超参数优化项目教程

Hyperparameter-Optimization-of-Machine-Learning-Algorithms Implementation of hyperparameter optimization/tuning methods for machine learning & deep learning models (easy&clear) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/Hyperparameter-Optimization-of-Machine-Learning-Algorithms

1. 项目的目录结构及介绍

本项目提供了一个机器学习超参数优化方法的实现，目录结构如下：

• HPO_Classification.ipynb: 用于分类问题的超参数优化示例代码
• HPO_Regression.ipynb: 用于回归问题的超参数优化示例代码
• LICENSE: 项目使用的MIT许可文件
• Paper_2007.15745.pdf: 论文《On hyperparameter optimization of machine learning algorithms: Theory and practice》的PDF文件
• README.md: 项目说明文件
• 其他可能包含的文件和文件夹，如数据集、额外的脚本等

每个文件和文件夹的详细介绍如下：

• HPO_Classification.ipynb 和 HPO_Regression.ipynb：这两个Jupyter笔记本文件包含用于执行超参数优化的示例代码，分别针对分类和回归问题。
• LICENSE：本项目遵循MIT许可，该文件详细说明了使用和分发本项目代码的条款。
• Paper_2007.15745.pdf：提供了项目背景和详细理论的论文，有助于理解超参数优化的原理和应用。
• README.md：包含了项目的概述、使用说明、依赖项和其他重要信息。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件为HPO_Classification.ipynb和HPO_Regression.ipynb，它们是Jupyter笔记本文件，可以直接在支持Jupyter的Python环境中启动和运行。

要启动这些文件，请执行以下步骤：

1. 确保已经安装了Jupyter Notebook。
2. 在命令行中导航到包含这些笔记本文件的目录。
3. 运行命令 jupyter notebook。
4. 在打开的浏览器中，找到并点击相应的笔记本文件，开始执行。

笔记本文件中包含了一系列代码单元格，每个单元格包含了执行超参数优化的代码。用户可以逐步执行这些单元格，观察和修改结果。

3. 项目的配置文件介绍

本项目中的配置主要是通过代码中的参数设置来完成的，没有独立的配置文件。在HPO_Classification.ipynb和HPO_Regression.ipynb中，用户可以根据需要调整以下配置：

• 数据集：示例代码中使用了MNIST数据集进行分类和Boston-Housing数据集进行回归，用户可以根据需要替换为自己选择的数据集。
• 模型参数：代码中定义了多种机器学习模型（如随机森林、支持向量机、K最近邻、人工神经网络等），用户可以调整模型的结构参数，如树的数量、层的深度等。
• 超参数优化方法：代码中实现了多种超参数优化方法，如网格搜索、随机搜索、Hyperband、贝叶斯优化等，用户可以选择合适的方法进行优化。
• 训练参数：包括学习率、批大小、迭代次数等，用户可以根据模型训练的需要进行调整。

用户可以通过直接编辑Jupyter笔记本中的代码单元格来修改这些配置。在修改后，重新运行相关的代码单元格即可应用新的配置。

Hyperparameter-Optimization-of-Machine-Learning-Algorithms Implementation of hyperparameter optimization/tuning methods for machine learning & deep learning models (easy&clear) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/Hyperparameter-Optimization-of-Machine-Learning-Algorithms