机器学习算法超参数优化实现-优快云博客

机器学习算法超参数优化实现

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. 项目介绍

本项目为机器学习算法超参数优化提供了一套实现方案。它基于论文《On hyperparameter optimization of machine learning algorithms: Theory and practice》中的研究成果，涵盖了多种超参数优化技术，并讨论了如何将这些技术应用于机器学习算法中。项目旨在帮助工业用户、数据分析师和研究人员有效地识别合适的超参数配置，以更好地开发机器学习模型。

2. 项目快速启动

以下是快速启动本项目的方法：

首先，确保您的环境中安装了以下依赖库：

Python 3.5+
Keras
scikit-learn
hyperband
scikit-optimize
hyperopt
optunity
DEAP
TPOT

然后，可以从以下样例代码开始：

回归问题样例代码（HPO_Regression.ipynb）：

# 加载必要的库
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建一个随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=10, max_depth=5, random_state=42)

# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = rf.score(X_test, y_test)
print("模型评分：", score)

分类问题样例代码（HPO_Classification.ipynb）：

# 加载必要的库
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建一个随机森林分类模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=5, random_state=42)

# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = rf.score(X_test, y_test)
print("模型评分：", score)