p=12693 ---- 介绍 在本教程中，我们将讨论一种非常强大的优化（或自动化）算法，即网格搜索算法。它最常用于机器学习模型中的超参数调整。...什么是网格搜索？ 网格搜索本质上是一种优化算法，可让你从提供的参数选项列表中选择最适合优化问题的参数，从而使“试验和错误”方法自动化。...尽管它可以应用于许多优化问题，但是由于其在机器学习中的使用而获得最广为人知的参数，该参数可以使模型获得最佳精度。...在没有网格搜索的情况下训练模型 在下面的代码中，我们将随机决定或根据直觉决定的参数值创建模型，并查看模型的性能： model = create_model(learn_rate, dropout_rate...找到最佳参数组合后，您只需将其用于最终模型即可。 结论 总结起来，我们了解了什么是Grid Search，它如何帮助我们优化模型以及它带来的诸如自动化的好处。
当TS用于求解仿真优化问题(Simulation Optimization)时，解的质量通常通过一个随机仿真模型进行评估。...在此情况下，一个解所对应的目标函数值是一个随机变量而非确定值，难以准确地评估其质量。因此，TS在进行邻域搜索时，它所选择的局部最优解可能并非真实的局部最优解，从而导致搜索无法朝着正确的方向进行。...在现有文献中，预算的分配多遵循平均分配原则或简单的分配规则，这些规则并非最优。该研究首次将排序与选择(R&S)的概念无缝地集成到TS中，基于大偏差理论，对预算分配的渐近最优性提供了理论结果。...文章解决的是在禁忌搜索过程中的预算分配问题，使得禁忌搜索算法能够尽可能朝着正确的迭代方向进行迭代。...在 Best-Improving 的场景中，文章有以下结论： 在这种场景下的预算分配问题，实际上和传统的 R&S 问题类似，因此可以通过Chen 等人(2000) 提出的OCBA方法进行求解。
常用的超参数优化方法有：网格搜索，随机搜索，贝叶斯优化，sklearn已经为我们提供了网格搜索和随机搜索的方法实现，贝叶斯优化也有一些的实现包，而且贝叶斯优化在一些数据挖掘竞赛kaggle中用的比较多。...网格搜索 网格搜索是在我们预先设定的参数的不同超参数取值中，组成出最优结果的超参数方法，如对上面的随机森林算法寻找最优参数 ?...随机搜索 随机搜索的思想和网格搜索比较相似，只是不再搜索上界和下界之间的所有值，只是在搜索范围中随机取样本点。...它的理论依据是，如果随即样本点集足够大，那么也可以找到全局的最大或最小值，或它们的近似值。通过对搜索范围的随机取样，随机搜索一般会比网格搜索要快一些。...贝叶斯优化 贝叶斯优化寻找使全局达到最值的参数时，使用了和网格搜索、随机搜索完全不同的方法。网格搜索和随机搜索在测试一个新的点时，会忽略前一个点的信息。而贝叶斯优化充分利用了这个信息。
随机搜索： 随机搜索，是一种用来替代网格搜索的搜索方式。随机搜索有别于网格搜索的一点在于，我们不需要设定一个离散的超参数集合，而是对每个超参数定义一个分布函数来生成随机超参数。...随机搜索相比于网格搜索在一些不敏感超参上拥有明显优势。例如网格搜索对于批样本数量（batch size），在 [16,32,64]这些范围内进行逐项调试，这样的调试显然收益更低下。...直觉上会考虑是否进行一个可导建模，然后利用梯度下降进行优化。但不幸的是我们的超参数通常情况下是离散的，而且其计算代价依旧很高。 基于模型的搜索算法，最常见的就是贝叶斯超参优化。...有别于网格搜索和随机搜索独立于前几次搜索结果的搜索，贝叶斯则是利用历史的搜索结果进行优化搜索。 其主要有四部分组成： 目标函数，大部分情况下就是模型验证集上的损失。 搜索空间，即各类待搜索的超参数。...得到网络模型A后，对该模型进行训练，待模型收敛得到设定的准确率R后，将梯度传递给控制器RNN进行梯度更新。 架构搜索策略流程 RNN控制器会对卷积层的滤波器的尺寸、数量以及滑动间隔进行预测。
6 超参数调优 为了进行超参数调优，一般采用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等算法 超参数搜索算法包括： 目标函数，即算法需要最大化/最小化的目标 搜索范围，一般通过上限和下限来确定 算法的其他参数，如搜索步长...随机搜索 随机搜索的思想与网格搜索类似，只是不再测试上界和下界之间的所有值，而是在搜索范围中随机选取样本点。 理论依据：如果样本点集足够大，那么通过随机采样也能大概率找到全局最优值，或其近似值。...随机搜索一般会比网格搜索快，但结果没法保证 贝叶斯优化算法 贝叶斯优化算法在寻找最优最值参数时，采用了与网格搜索、随机搜索完全不同的方法。...网格搜索和随机搜索在测试一个新点时，会忽略前一个点的信息； 而贝叶斯优化算法则充分利用了之前的信息。贝叶斯优化算法通过对目标函数形状进行学习，找到使目标函数向全局最优值提升的参数。...为了弥补这个缺陷，贝叶斯优化算法会在探索和利用之间找到一个平衡点，“探索”就是在还未取样的趋于获取采样点；而“利用”则是根据后验分布在最可能出现全局最值的趋于进行采样。
在机器学习中，模型的性能往往受到模型的超参数、数据的质量、特征选择等因素影响。其中，模型的超参数调整是模型优化中最重要的环节之一。...随机搜索的思想与网格搜索比较相似，只是不再测试上界和下界之间的所有值，而是在搜索范围中随机选取样本点。...贝叶斯优化算法在寻找最优值参数时，采用了与网格搜索、随机搜索完全不同的方法。...网格搜索和随机搜索在测试一个新点时，会忽略前一个点的信息，而贝叶斯优化算法则充分利用了之前的信息。贝叶斯优化算法通过对目标函数形状进行学习，找到使目标函数向全局最优值提升的参数。...为了弥补这个缺陷，贝叶斯优化算法会在探索和利用之间找到一个平衡点，“探索”就是在还未取样的区域获取采样点；而“利用”则是根据后验分布在最可能出现全局最值的区域进行采样。
贝叶斯优化（Bayesian Optimization）是基于模型的超参数优化，已应用于机器学习超参数调整，结果表明该方法可以在测试集上实现更好的性能，同时比随机搜索需要更少的迭代。...网格搜索是一种昂贵的方法。假设我们有n个超参数，每个超参数有两个值，那么配置总数就是2的N次方。因此，仅在少量配置上进行网格搜索是可行的。...- 调整超参数的大多数方法都属于基于顺序模型的全局优化（SMBO）。这些方法使用代理函数来逼近真正的黑盒函数。SMBO的内部循环是对该替代品的优化，或者对代理进行某种转换。...最大化此代理的配置将是下一个应该尝试的配置。SMBO算法在优化替代品的标准以及他们根据观察历史对替代品进行建模的方式上有所不同。...Spearmint是一个众所周知的贝叶斯优化实现。 - SMAC 使用随机森林对目标函数进行建模，从随机森林认为最优的区域（高EI）中抽取下一个点。
在对损失函数优化前，需要先指定一个模型结构，这里研究人员证明了优化过程只限制在马尔科夫链 (Markov chains) 上搜索是合理的。...因此，他们将鸟类的运动建模为马尔可夫模型，并进行优化，包括使用马尔可夫链参量化和优化算法。 经过以上步骤，研究人员获得了一个训练后的模型，并对其进行了相关验证。 ...超参数网格搜索 验证模型阶段，研究人员执行了一个超参数网格搜索，并用搜索结果研究了两个问题。 第一，研究人员通过一个消融研究，探究了熵正则化项和距离指数对模型质量的影响。...在不同熵权重下，5 个版本的丘鹬模型 (American Woodcock model) 的随机概率积分变换 (PIT) 直方图显示了训练模型对丘鹬一周的东西方位预测情况。...研究人员从超参数网格搜索中确定了表现最佳的模型，并评估了从 1 到 17 周，此最佳模型相对基准模型的表现。 图 5(a) 显示了每种鸟类的结果。
在这篇文章中，将尝试解释如何使用XGBoost和随机森林这两种非常流行的贝叶斯优化方法，而不仅仅是比较这两种模型的主要优点和缺点。...在随机森林中，只有两个主要参数：每个节点要选择的特征数量和决策树的数量。此外，随机森林比XGB更难出现过拟合现象。 缺点 随机森林算法的主要限制是大量的树使得算法对实时预测的速度变得很慢。...贝叶斯优化由两个主要组成部分组成：用于对目标函数建模的贝叶斯统计模型和用于决定下一步采样的采集函数。...由于效用函数的存在，贝叶斯优化在机器学习算法的参数调整方面比网格（grid）或随机搜索技术（random search）更有效，它可以有效地平衡“探索”和“开发”在寻找全局最优中的作用。...优化的随机森林模型具有以下ROC-AUC曲线： ? 在机器学习研究$[4]$中，可以引入一种简单的超参数调整方法——贝叶斯优化，贝叶斯优化比网格或随机搜索策略能更快地找到最优值。
共有4中超参数优化方法：1、网格搜索 2、随机搜索 3、基于梯度的优化 4、贝叶斯优化。在这4中方法之中，我们尝试了网格搜索，随机搜索和贝叶斯优化。我们发现贝叶斯优化是最高效的，可以自动达到最优。...随机搜索的思想和网格搜索比较相似，只是不再测试上界和下界之间的所有值，只是在搜索范围中随机取样本点。它的理论依据是，如果随即样本点集足够大，那么也可以找到全局的最大或最小值，或它们的近似值。...通过对搜索范围的随机取样，随机搜索一般会比网格搜索要快一些。但是和网格搜索的快速版（非自动版）相似，结果也是没法保证的。...贝叶斯优化寻找使全局达到最值的参数时，使用了和网格搜索、随机搜索完全不同的方法。网格搜索和随机搜索在测试一个新的点时，会忽略前一个点的信息。而贝叶斯优化充分利用了这个信息。...开采(exploitation)，就是根据后验分布，在最可能出现全局最值的区域进行采样。 我们用于进行贝叶斯优化的包是一个Python包，叫做“bayes_opt”。
均值聚类中的簇数 超参数的优化问题 超参数优化或模型选择是为学习算法选择一组最优超参数时的问题，通常目的是优化算法在独立数据集上的性能的度量。...网格搜索算法必须由某些性能度量指导，通常通过训练集合 [2] 上的交叉验证或对被保留验证集进行评估来衡量。...由于机器学习者的参数空间可能包括某些参数的实值或无界值空间，因此在应用网格搜索之前可能需要手动设置边界和离散化。 贝叶斯优化 贝叶斯优化包括从超参数值到在验证集上评估的目标的功能的统计模型。...实际上，贝叶斯优化已经被证明 [3-4] ，因为在实验的质量运行之前，能够对网格搜索和随机搜索进行更少的实验获得更好的结果。...随机搜索 由于网格搜索是一种穷尽且潜在昂贵的方法，因此已经提出了几种替代方案。 特别地，已经发现，简单地对参数设置进行固定次数的随机搜索，比在穷举搜索中的高维空间更有效。
grid_search = GridSearchCV(svc, params, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) grid_search.best_params_ 在参数网格上进行穷举搜索...RandomizedSearchCV(svc, param_dist, n_iter=10) random_search.fit(X_train, y_train) random_search.best_params_ 在参数子空间中进行随机搜索...，选取空间中的100个点进行建模（可从scipy.stats常见分布如正态分布norm、均匀分布uniform中随机采样得到），时间耗费较少，更容易找到局部最优。...为了进一步提升算法的分类性能，能否尝试使用网格搜索和交叉验证找出每种算法较优的超参数。...lgr.fit(X_train,y_train) #用模型估计器对测试集数据做预测 y_pred=lgr.predict(X_test) #对模型估计器的学习效果进行评价 #最简单的评估方法：就是调用估计器的
超参数 超参数是指模型在训练过程中并不能直接从数据学到的参数。比如说随机梯度下降算法中的学习速率，出于计算复杂度和算法效率等，我们并不能从数据中直接学习一个比较不错的学习速度。...简单的调参法 在介绍如何使用贝叶斯优化进行超参数调整前，我们先要了解调参的朴素方法。 执行超参数调整的传统方法是一种称之为网格搜索（Grid search）的技术。...假定我们的模型有两个超参数 learning_rate 和 num_layes，表格搜索要求我们创建一个包含这两个超参数的搜索表，然后再利用表格中的每一对（learning_rate，num_layes...而对于随机搜索来说，进行稀疏的简单随机抽样并不会遇到该问题，因此随机搜索方法广泛地应用于实践中。但是随机搜索并不能利用先验知识来选择下一组超参数，这一缺点在训练成本较高的模型中尤为突出。...在每一次使用新的采样点来测试目标函数时，它使用该信息来更新目标函数的先验分布。然后，算法测试由后验分布给出的最值可能点。 高斯过程 为了使用贝叶斯优化，我们需要一种高效的方式来对目标函数的分布建模。
对模型进行评估即计算目标函数的值在很多情况下成本高昂，因为这意味着要以某种超参数配置训练机器学习模型，并在验证集上计算精度等指标。...1.1网格搜索 网格搜索是最简单的做法，它搜索一组离散的取值情况，得到最优参数值。对于连续型的超参数，对其可行域进行网格划分，选取一些典型值进行计算。...通常的做法是用均匀分布的随机数进行搜索，也可以使用更复杂的启发式搜索策略。 1.3贝叶斯优化 网格搜索和随机搜索没有利用已搜索点的信息，使用这些信息指导搜索过程可以提高结果的质量以及搜索的速度。...高斯过程（Gaussian Process，GP）用于对一组随着时间增长的随机向量进行建模，在任意时刻随机向量的所有子向量均服从高斯分布。假设有连续型随机变量序列 ?...最后从这些点中找出函数值最大的点作为问题的解。由于求解过程中利用之前已搜索点的信息，因此比网格搜索和随机搜索更为有效。
Hesterman等人【2】提出contracting-grid search算法，大概的思路就是先计算出网格里每个店的似然估计值，然后我们在以最大值的点为中心生成一个新的网格，新网格中每个点之间的间距是之前网格的一半...当然随机搜索也有人提出改进算法，其中比较经典的就是Hyperband【3】，这个算法主要贡献是在计算资源和表现结果之间做了权衡，因为我们知道你搜索的时间越长，当然越有可能找到最佳的参数，但是这不现实，因为时间和计算资源有限...4.2.3 Bayesian optimization 前面几种优化算法都是靠运气，贝叶斯优化呢则是对之前实验结果建模来预测下一次优化方向，大致的算法思路如下： ?...通常是一个RNN网络；之后生成的模型在训练集上训练一段时间，之后在验证集上进行测试得到reward（例如准确率），这个reward就会被拿来更新agent。...也希望论文和这两篇博文能够帮助大家对AutoML有一个比较全面的了解，当然如果文章中有任何问题也欢迎指出，如果你在AutoML中也发表了一些成果也欢迎留言或者私戳我，我们在审核后也会更新的论文里去，谢谢
算法应用与模型选择 明确了数据挖掘算法的建模原理与过程后，本研究对CatBoost、LightGBM和随机森林三种算法进行了训练和参数调优。...通过网格搜索法分析了不同参数对模型性能的影响，最终选择了最优的模型参数。 4. 模型性能评估 在模型训练过程中，本研究将数据集划分为训练集（70%）、测试集（20%）和验证集（10%）。...预测 本研究通过广义翁氏模型和LSTM时间序列预测模型，对海域气田的产量参数进行了拟合和预测，为海上气田的开发技术政策制定、生产策略优化和生产潜力评估提供了科学依据。...了解数据集的分布 划分训练集和测试集 以样本中测试集占比百分之二十的比例训练模型 summary(dftrain) 建模 使用Stratified K-Fold交叉验证来进行模型评估 def cross_valtion...这些模型在数据集上进行了训练和评估，并采用了交叉验证技术来评估模型的性能和稳定性。 其中，逻辑回归模型采用了L2正则化来防止过拟合，并使用了网格搜索技术来优化超参数。
你可以使用工作区在完全配置的云服务器上运行以下代码（使用 Scikit-learn 和 Keras 进行网格搜索）。...在网格搜索中，很容易注意到，即使我们已经训练了 9 个模型，但我们每个变量只使用了 3 个值！然而，使用随机布局，我们不太可能多次选择相同的变量。...尝试将超参数搜索问题建模为机器学习任务会怎么样？！ 请允许我介绍下贝叶斯优化。 贝叶斯优化 此搜索策略构建一个代理模型，该模型试图从超参数配置中预测我们关注的指标。...以下是模型经过 8 次训练后的图表： ? 8 点高斯过程 高斯过程属于基于序列模型的优化（SMBO）类别的算法。正如我们刚看到的，这些算法为开始搜索最佳超参数配置提供了非常好的基准。...研究：AutoML 和 PBT 你很可能听说过谷歌的 AutoML，这是他们对神经架构搜索的品牌重塑。请记住，在本文开头，我们决定将模型设计组件合并到超参数变量中。
汤普森采样 另一个常见的采集函数是汤普森采样。在每一步中，我们都会从代理的后验中抽取一个函数进行采样并对其进行优化。...贝叶斯优化最常见的用例是超参数调整：在机器学习模型上找到性能最佳的超参数。 当训练模型并不昂贵且耗时的时候，我们可以进行网格搜索以找到最佳超参数。...但是如果函数评估的成本很高，则网格搜索不可行，例如大型神经网络需要花费数天的时间进行训练。此外就超参数的数量而言，网格搜索的缩放比例很差。...结论与总结 在本文中，我们研究了用于优化黑盒函数的贝叶斯优化。贝叶斯优化非常适用于函数评估成本昂贵，从而使网格搜索或穷举搜索变得不切实际的情况。我们研究了贝叶斯优化的关键组成部分。...首先我们研究了使用替代函数（有目标函数空间的先验）对黑盒函数建模的过程。接下来我们学习了贝叶斯优化中的“贝叶斯”，函数评估被用作获取替代后验的数据。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
