12、机器学习超参数优化与数据处理实战

机器学习超参数优化与数据处理实战

在机器学习领域，超参数优化和数据处理是至关重要的环节。超参数优化能够帮助我们找到模型的最佳参数组合，从而提升模型的性能；而高效的数据处理则是保证模型训练和推理顺利进行的基础。下面将介绍如何使用Ray Tune进行超参数优化，以及Ray Data进行数据处理。

一、使用Ray Tune进行超参数优化

Ray Tune是一个功能强大的超参数优化工具，它可以与各种机器学习框架集成，帮助我们快速找到最优的超参数组合。下面将通过两个具体的例子来展示Ray Tune的使用方法。

1. 使用RLlib与Tune优化参数

RLlib和Tune设计为可以协同工作，因此可以很容易地为现有的RLlib代码设置超参数优化（HPO）实验。具体步骤如下：
- 选择Trainable ：可以将RLlib的训练器类（如 DQNTrainer ）或其字符串表示（如 "DQN" ）作为 tune.run 的第一个参数。
- 选择Tune指标 ：可以传递RLlib实验跟踪的任何指标，例如 "episode_reward_mean" 。
- 配置搜索空间 ：使用Tune的搜索空间API来采样超参数，如学习率或训练批次大小。

以下是一个在 CartPole-v0 Gym环境中运行调优的RLlib实验的完整示例：