机器学习之调参的基本思想_模型预测为什么要进行调参

一、调参基本思想

本系列文章都是根据菜菜大神的视频编写：
机器学习实战
泛化误差和模型复杂度之间的关系：

模型调参是机器学习中的重要内容，那么为什么要进行模型调参数？

1. 模型太简单或太复杂都会让模型的泛化误差高，因此要寻求平衡点；
2. 模型太复杂会过拟合，模型太简单会欠拟合

在模型参数很多时，需要采用网格搜索进行调参数。但是并不是每个参数对模型的影响都很大，如果对所有的参数都进行调整，不一定会得到最优的结果，只会是一个相对平均的结果。
因此，从另一个角度来看，需要分析不同的模型参数对结果的影响程度，对参数的重要性进行排序，然后按照重要性从大到小对相对重要的参数依次进行调参，这样才比较容易获取比较好的结果。
以决策树参数为例，其参数重要程度如下：

二、随机森林调参实战

1. 学习曲线调参

from sklean.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.emsemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import matplotlib.pyplt as plt
import pandas as pd
import numpy as np

data = load_breast_cancer()
# 参数n_estimators的学习曲线
score1 = []
# 确定范围后细化区间
# for i in range(35, 45):
# 得到最终结果是39
for i in range(0, 200, 10):
    rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i+1, n_jobs=1, random_state=90)
    score = cross_val_score(rfc, wine.data, wine.target, cv=10).mean()
    score1.append(score)
print(max(score1), score1.index((max(score1)))+1) # 最大n_estimator是41
plt.figure(figsize=[20, 5])
plt.plot(range(1, 201, 10), score1)
plt.show()
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2. 网格搜索调参

对于没有参照的参数，很难说清范围，这种情况下使用学习曲线，根据曲线确定更细化的区间。
如随机森林中的：n_estimator、max_depth、max_leaf_nodes。
对于可以找到范围的参数，或者我们知道其取值，以及随着它们的取值模型整体准确率会怎么变化，这样的参数则使用网格搜索进行调整。
如随机森林中的：criterion、min_sample_split、min_samples_leaf、max_features。

使用网格搜索一个一个地调参，若一起调，会无法知道具体存在问题的点，而且耗时很长，因此为了更清楚调参细节，需要逐一观察调整：

# 根据影响程度调参，先调max_depth(本案例中学习曲线跑的太慢了才用的网格搜索)
param_grid = {"max_depth":np.arange(1,20,1)}
# n_estimator是学习曲线学习出来的最优参数
rfc = RandomForestClassifier(n_estimator=39, random_state=90)
GS = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=10)
GS.fit(data.data, data.target)
print(GS.best_params_) # 显示调整出来的最佳参数
print(GS.best_scroe_) # 显示调整出来的最佳准确率
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若调整了另一个参数后，准确率反而降低了，那么需要考虑增加模型复杂度的参数。这里调整max_depth后模型准确率下降，表示模型处于最佳模型复杂度左侧，因此需要增加模型复杂度。因此不调整max_depth，而且减少模型复杂度的参数min_sample_split、min_samples_leaf均不需调整，因此可以调整max_features。

param_grid = {"max_features":np.arange(5,30,1)}
# n_estimator是学习曲线学习出来的最优参数
rfc = RandomForestClassifier(n_estimator=39, random_state=90)
GS = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=10)
GS.fit(data.data, data.target)
print(GS.best_params_) # 显示调整出来的最佳参数
print(GS.best_scroe_) # 显示调整出来的最佳准确率
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如果此时模型准确率还是降低，那么说明在$random\_state$为90的情况下已达到最优。若还想增加准确率，此时考虑其他模型或改变数据预处理方式。