Python | 机器学习中最常用的超参数及使用示例

在机器学习中，超参数是用于控制机器学习模型训练过程的外部配置。它们是在训练开始之前配置的设置参数，并在整个过程中保持不变。您应该了解一些常用于优化机器学习模型的超参数。本文将带您了解机器学习中最常用的超参数以及如何在Python中使用它们。

机器学习中最常用的超参数

下面是你应该知道的机器学习中最常用的超参数列表：

1. Learning Rate - 学习率
2. Number of Epochs - “迭代次数"或"训练轮数”
3. Batch Size - 批量大小
4. Regularization Parameter - 正则化参数
5. Max Depth - 最大深度
6. Number of Trees (n_estimators) - 树的个数

现在，让我们详细了解所有这些最常用的超参数，以及如何在Python中使用它们。

1. Learning Rate - 学习率

学习率是一个超参数，它控制着模型在训练过程中优化参数时所采取的步骤的大小。它本质上决定了模型从数据中学习的速度或速度。学习率对于任何基于梯度的优化算法都是至关重要的，特别是在神经网络和深度学习模型中。它总是在训练阶段使用，以基于损失函数的梯度迭代地调整模型的权重。

学习率通常是一个小的正值，通常在0.0001到1的范围内。常用的值有：

• 0.0001
• 0.001
• 0.01
• 0.1

最佳学习率可以根据特定的模型、数据集和问题而变化。它通常通过实验或使用超参数调优方法（如网格搜索或随机搜索）找到。下面是如何在使用神经网络架构时使用此参数的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
import numpy as np

# hypothetical data
X_train = np.random.rand(100, 10)
y_train = np.random.randint(2, size=