机器学习调参&网格搜索_xgb网格搜索

1.机器学习调参目标及基本方法

超参数的选择其实是经验+一定范围内枚举（也就是网格搜索）的方法来决定的

• 参数与超参数

影响机器学习建模结果的参数有两类，其一是参数，其二是超参数。
其中参数的数值计算由一整套数学过程决定，在选定方法后，其计算过程基本不需要人工参与。
因此我们经常说的模型调参，实际上是调整模型超参数。超参数种类繁多，而且无法通过一个严谨的数学流程给出最优解，因此需要人工参与进行调节。

• 超参数调整目标

超参数的调整目标是什么？是提升模型测试集的预测效果么？

无论是机器学习还是统计模型，只要是进行预测的模型，其实核心的建模目标都是为了更好的进行预测，也就是希望模型能够有更好的预测未来的能力，换而言之，就是希望模型能够有更强的泛化能力。
机器学习类算法的可信度来源则是训练集和测试集的划分理论，也就是机器学习会认为，只要能够在模拟真实情况的测试集上表现良好，模型就能够具备良好的泛化能力。
也就是说，超参数调整的核心目的是为了提升模型的泛化能力，而测试集上的预测效果只是模型泛化能力的一个具体表现，并且相比与一次测试集上的运行结果，其实借助交叉验证，能够提供更有效、更可靠的模型泛化能力的证明。

2.基于网格搜索的超参数的调整方法

2.1xgb调参步骤

• 如下步骤：

在训练集中进行验证集划分（几折待定）；
带入训练集进行建模、带入验证集进行验证，并输出验证集上的模型评估指标；
计算多组验证集上的评估指标的均值，作为该超参数下模型最终表现；
1、通常先确定评估器数量和学习率，
先用网格搜索找出比较合适的评估器数量和学习率的组合，首先树越多应该效果越好，所以优先设置一个较大的弱评估器数量或者说是多的迭代次数，
接着选高的学习率，加快收敛速度，learning_rate = 0.1，之后根据验证交叉验证平均得分，不断细化；
2、调节最大深度/gamma：
通过简单调节调节最大深度，观察模型出于什么样的状态，是过拟合还是欠拟合，接下来调整每一颗树的深度
3、对树的抽样进行调整；
4、gamma
决定是否需要剪枝
5、最后再调整正则化参数

2.2各个参数详细介绍

n_estimators=100, # 使用多少棵树来拟合，也可以理解为多少次迭代。默认100；
learning_rate=0.1, # 学习率，每棵树的预测结果都要乘以这个学习率，默认0.3；
max_depth=3, # 每一棵树最大深度，默认6；一般取值范围为[3,10]，随着深度的升高，模型就越复杂，则就容易发生过拟合。

• min_child_weight=1,

假设损失函数是均方误差函数，每个样本的二阶导数是一个常数，这个时候 min_child_weight就是这个叶子结点中样本的数目。如果这个值设置的太小，那么会出现单个样本成一个叶子结点的情况，这很容易过拟合。可以理解为叶子节点最小样本数，默认1；
subsample=1, # 训练集抽样比例，每次拟合一棵树之前，都会进行该抽样步骤。默认1，取值范围(0, 1]。训练样本的采样率，默认为1，即每次都用所有样本做提升

• gamma=0,

节点分裂时，只有分裂后损失函数或目标函数下降，才会继续分裂这个节点。叶节点上进行进一步分裂所需的最小"损失下降值"。参数值越大，算法越保守，下降越多才分裂。默认0；

colsample_bytree=1, # 每次拟合一棵树之前，决定使用多少个特征，参数默认1，取值范围(0, 1]。
reg_alpha=0, # 默认为0，控制模型复杂程度的权重值的 L1 正则项参数，参数值越大，模型越不容易过拟合。
reg_lambda=1, # 默认为1，控制模型复杂度的权重值的L2正则化项参数，参数越大，模型越不容易过拟合。

objective=‘reg:squarederror’, # 此默认参数与 XGBClassifier 不同，‘
booster=‘gbtree’, # 有两种模型可以选择gbtree和gblinear。gbtree使用基于树的模型进行提升计算，gblinear使用线性模型进行提升计算。默认为gbtree

2.1 参数空间

• 参数空间的定义
• 评估指标选取

而这个评估指标，对于分类模型来说，一般来说就是ROC-AUC或F1-Score，并且是基于交叉验证之后的指标。我们通常会选取ROC-AUC或F1-Score，其实也是因为这两个指标的敏感度要强于准确率（详见Lesson 5中的讨论），并且如果需要重点识别模型识别1类的能力，则可考虑F1-Score，其他时候更推荐使用ROC-AUC。

3.2 GridSearchCV评估器结果查看
此处我们先介绍关于网格搜索类的所有属性和方法，再来查看挑选其中重要属性的结果进行解读。在这里插入图片描述

xgboost调参
xgboost调参源码
利用shift+Tab可以知道，R^2评估指标

1.1XGB框架参数

1 booster 弱学习器类型：gbtree，cart，gblinear
2 n_estimators：弱学习器个数，太小容易欠拟合，太多容易过拟合
3 objetive：分类logistic还是回归mse

1.2 弱学习器参数

先调整n_estimators：弱学习器个数，max_depth,min_child_weight和gamma
1 maxdepth：
树结构深度，
2 min_child_weight:最小的子节点权重阈值
如果某个树节点的权重小于此阈值，则不再分裂子树，这个树节点就是叶子节点。权重为该节点所有样本的二阶导数和：

3 gamma 分裂所带来的损失减小阈值。

4 subsample ：子采样参数
不妨会抽样，<1可以减小方差，防止过拟合，但是会增加样本拟合的偏差。初始取值为1，后期逐渐减小。
5 colsample_bytree/colsample_bylevel/colsample_bynode 特征采样
6 reg_alpha/reg_lambda

1.3 其他参数

学习率：控制每个弱学习器的权重缩减系数。数值较小意味着需要更多的弱学习器迭代次数。
n_jobs： 控制并发线程数
scale_pos_weight：类别不平衡
importance_type则可以查询各个特征的重要性程度。

原文链接：https://blog.csdn.net/Grateful_Dead424/article/details/122522010

from sklearn.metrics import roc_auc_score
import warnings
warnings.filterwarnings(“ignore”)
from sklearn.datasets import load_iris # 自带的样本数据集

iris = load_iris()

X = iris.data # 150个样本，4个属性
y = iris.target # 150个类标号

3、网格搜索缺点

不可解释

以随机森林为例介绍基本调用方法

穷举网格搜索
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split # 切分数据
切分数据 训练数据80% 验证数据20%
train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(
X, y, test_size=0.2, random_state=0)

model = RandomForestClassifier()
parameters = {‘n_estimators’: [20, 50, 100], ‘max_depth’: [1, 2, 3]}

clf = GridSearchCV(model, parameters, cv=3, verbose=2)
clf.fit(train_data, train_target)

print(“最优参数:”)
print(clf.best_params_)
print(“最优分数:”)
print(clf.best_score_)
sorted(clf.cv_results_.keys())

score_test = roc_auc_score(test_target, clf.predict_proba(test_data), multi_class=‘ovr’)

print("RandomForestClassifier GridSearchCV test AUC: ", score_test)

from sklearn.metrics import roc_auc_score
import warnings
warnings.filterwarnings(“ignore”)
from sklearn.datasets import load_iris # 自带的样本数据集

iris = load_iris()

X = iris.data # 150个样本，4个属性
y = iris.target # 150个类标号

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split # 切分数据
切分数据 训练数据80% 验证数据20%
train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(
X, y, test_size=0.2, random_state=0)

model = RandomForestClassifier()
parameters = {‘n_estimators’: [10, 20, 30, 50], ‘max_depth’: [1, 2, 3]}

clf = RandomizedSearchCV(model, parameters, cv=3, verbose=2)
clf.fit(train_data, train_target)

score_test = roc_auc_score(test_target, clf.predict_proba(test_data), multi_class=‘ovr’)

print("RandomForestClassifier RandomizedSearchCV test AUC: ", score_test)
print(“最优参数:”)
print(clf.best_params_)
sorted(clf.cv_results_.keys())
参考链接：
网格搜索九天
xgb网格搜索调参代码实用
机器学习调参实战非常有用