treow <- workflow() 超参数调优 我们将对决策树超参数进行网格搜索，并在交叉验证期间根据 ROC 曲线下的面积选择性能最佳的模型。...mnn(), lvs = 2) 调整超参数 tune_grid() 为了从我们的调整网格中找到超参数的最佳组合，我们将使用该 tune_grid()...决策树图 我们可以可视化训练好的决策树。...f_orkflw % 超参数调优 随机网格搜索 我们将对随机森林超参数进行网格搜索，并在交叉验证期间根据 ROC 曲线下的面积选择性能最佳的模型。...## 创建一个超参数值的网格来测试 set.sd(314) rf_gd % range_set 调整超参 为了从我们的调整网格中找到超参数的最佳组合，
微调最佳模型（超参数） 6. 在测试集上评估最佳模型 7. 解释模型结果 8. 总结分析 通过完成所有流程，我们将看到每个步骤之间是怎么联系起来的，以及如何在Python中专门实现每个部分。...我们定义一个网格（grid）后采用的是随机抽样的方式（random search）选取不同的超参数组合而不是像网格搜索尝试每一个超参数组合。...（值得一提的是，使用随机搜索方法选择超参数的表现几乎和网格搜索一样，同时大大缩短了搜索时间。）...在下面的代码中，我们构建一个超参数网格，创建一个RandomizedSearchCV对象，并使用含有超过25种不同的超参数组合的4折交叉验证来执行超参数搜索： 执行搜索后，我们可以“核查”RandomizedSearchCV...对象来找到最佳模型： 然后，我们还可以再次进行网格搜索，通过选择接近这些最优值的网格参数来执行网格搜索。
取而代之的是在模型训练期间学习模型参数=（例如，神经网络中的权重，线性回归）。 模型参数定义了如何使用输入数据来获得所需的输出，并在训练时进行学习。相反，超参数首先确定了模型的结构。...有一组超参数，目标是找到它们的值的正确组合，这可以帮助找到函数的最小值（例如，损耗）或最大值（例如，精度）（图1）。 当比较不同的机器学习模型对数据集的执行方式时，这尤其重要。...在这篇文章中，将说明以下超参数优化方法： 手动搜寻 随机搜寻 网格搜索 自动超参数调整（贝叶斯优化，遗传算法） 人工神经网络（ANN）调整 图1：机器学习优化工作流程[1] 为了演示如何在Python...可以可视化更改其某些超参数如何影响整体模型的准确性（图4）。...在“网格搜索”中，建立了一个超参数网格，并在每种可能的组合上训练/测试模型。
项目的重点是通过网格搜索寻找最佳的SVM参数，并可视化不同参数对决策边界的影响。项目的最终目标是理解SVM参数如何影响模型性能，并通过数据可视化加深这一理解。...参数网格定义：定义一个参数网格，包括不同的 C 和 gamma 值。 网格搜索：使用 GridSearchCV 在参数网格上进行搜索，找到最佳的参数组合。...绘制热图：绘制一个热图，展示不同参数组合下的模型性能。...定义参数网格和网格搜索：设置 SVM 的 C 和 gamma 参数范围，使用 GridSearchCV 进行网格搜索。...上述项目中，SVM 主要用于在鸢尾花数据集上进行分类任务，同时通过网格搜索优化参数 C 和 gamma，以达到更好的分类效果。这种方法特别适合于那些需要精确调整以获得最佳性能的场景。
因此，你需要制定一个原则，系统性地自动探索可能的决策空间。你需要搜索架构空间， 并根据经验找到性能最佳的架构。这正是超参数自动优化领域的内容。这个领域是一个完整的 研究领域，而且很重要。...通常机器学习工程师或数据科学家将为少数模型（如决策树，支持向量机和 K 近邻）执行某种形式（网格搜索或随机搜索）的手动调参，然后比较准确率并选择最佳的一个来使用。该方法可能比较的是次优模型。...也许数据科学家找到了决策树的最优参数，但却错过了 SVM 的最优参数。这意味着他们的模型比较是有缺陷的。如果 SVM 参数调整得很差，K 近邻可能每次都会击败 SVM。...贝叶斯优化允许数据科学家找到所有模型的最佳参数，并因此比较最佳模型。这会得到更好的模型选择，因为你比较的是最佳的 k 近邻和最佳的决策树。...基本架构的结果 现在看看使用 Hyperopt 找到的超参数的模型在这些数据上表现如何： ?
以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？...# 绘制热图 sns.heatmap(corr) ---- PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像 01 02...步骤9.模型优化 在每个迭代次数上，随机搜索的性能均优于网格搜索。同样，随机搜索似乎比网格搜索更快地收敛到最佳状态，这意味着迭代次数更少的随机搜索与迭代次数更多的网格搜索相当。...在高维参数空间中，由于点变得更稀疏，因此在相同的迭代中，网格搜索的性能会下降。同样常见的是，超参数之一对于找到最佳超参数并不重要，在这种情况下，网格搜索浪费了很多迭代，而随机搜索却没有浪费任何迭代。...如上表所示，Adaboost在该数据集中表现最佳。因此，我们将尝试通过微调adaboost和SVC的超参数来进一步优化它们。
对其他超参数依次进行网格搜索。...进而对其他超参数进行网格搜索 # 随机森林中每个决策树的最大深度超参数`max_depth`的网格搜索 param_grid = { "n_estimators": [*np.arange(30...GS.fit(data.data, data.target) # 进行网格搜索 # 查看最优的参数组合及预测精度结果 # 返回最佳超参数组合 print("\n最佳的超参数组合:\n", GS.best_params...在上面的基础上对其他超参数进行网格搜索，进行最大特征超参数max_features的网格搜索，本文的调参只是示例，读者完全可以按照自己的理解对其他参数或者每个参数范围进行自定义调整。...GS.fit(data.data, data.target) # 进行网格搜索 # 查看最优的参数组合及预测精度结果 # 返回最佳超参数组合 print("\n最佳的超参数组合:\n", GS.best_params
二、决策树分类算法的实现 本文使用sklearn库进行决策树分类算法的实现，主要包括如下几个步骤： (1) 将数据集划分为训练数据集与测试数据集； (2) 实例化决策树模型； (3) 网格搜索技术调整决策树超参数...✨ 网格搜索：通过枚举技术对多个参数进行优化分析，以提高模型的预测精度。...搜索后的最佳模型，通过它可以方便地寻找出模型的最佳超参数。...clf = DecisionTreeClassifier() # (3) 网格搜索技术调整决策树超参数 # 设置超参数搜索网格参数 parameters = { "criterion": (...(X_train, y_train) # 对训练数据集进行训练 # 返回最佳超参数组合 print("\n最佳的超参数组合:\n", GS.best_params_) # 返回最佳的模型评价结果
网格搜索 (Grid Search)2.1 基本原理网格搜索是一种系统的超参数调优方法，通过穷举搜索预定义的超参数空间，找到最佳的超参数组合。...网格搜索会尝试所有可能的 (,) 组合通过这种方法，可以保证找到在给定超参数空间内的最优组合。...最小叶节点样本数（min_samples_leaf）：控制叶节点上最少的样本数，避免生成样本量过少的叶节点，从而防止过拟合。调优策略通常是通过网格搜索或随机搜索来找到最佳参数组合。...调优策略通常通过网格搜索或随机搜索找到最佳参数组合。...网格搜索：通过穷举搜索预定义的超参数空间，找到最佳的超参数组合。优点是全面性，缺点是计算成本高。随机搜索：通过在超参数空间内随机采样，找到表现最佳的超参数组合。
超参数是模型在训练过程中不会更新的参数。对于K近邻算法而言，超参数主要包括邻居数（n_neighbors）和权重（weights）。我们可以使用网格搜索（Grid Search）来寻找最佳超参数组合。...网格搜索Scikit-learn提供了GridSearchCV类，可以方便地进行超参数调优。...以下是使用网格搜索对KNN模型进行调优的示例：from sklearn.model_selection import GridSearchCV# 定义超参数范围param_grid = { 'n_neighbors..._)使用最佳超参数训练模型使用找到的最佳超参数重新训练KNN模型，并评估其性能：# 使用最佳超参数创建KNN模型best_knn = grid_search.best_estimator_best_knn.fit...通过使用不同的模型和超参数，我们能够找到最适合特定任务的解决方案。
完成本教程后，您将了解： AdaBoost集成是一个由决策树依次添加到模型中而形成的合集。 如何使用 AdaBoost 集成通过 scikit-learn 进行分类和回归。...如何探索 AdaBoost 模型超参数对模型性能的影响。 添加了网格搜索模型超参数的示例。...网格搜索 AdaBoost 超参数 将 AdaBoost 配置为算法可能具有挑战性，因为影响模型在训练数据上的行为的许多关键超参数和超参数相互交互。...因此，使用搜索过程来发现对给定的预测建模问题运行良好或最佳的模型超参数配置是一种很好的做法。流行的搜索过程包括随机搜索和网格搜索。...在这种情况下，我们将对 AdaBoost 的两个关键超参数进行网格搜索：集成中使用的树的数量和学习率。我们将为每个超参数使用一系列流行的表现良好的值。
新功能 接下来，我们添加一些新功能来进行网格和随机搜索，并报告找到的主要参数。首先是报告。此功能从网格或随机搜索中获取输出，打印模型的报告并返回最佳参数设置。...这意味着平均准确性（使用经过训练的模型进行正确分类的百分比）为96％。该精度非常高，但是让我们看看是否可以找到更好的参数。 网格搜索的应用 首先，我将尝试网格搜索。...在此示例中，我使用288个样本，以便测试的参数设置数量与上面的网格搜索相同： 与网格搜索一样，这通常会找到平均精度为0.967或96.7％的多个参数设置。...，我们可以生成伪代码以获得最佳随机搜索结果 并可视化树 visualize_tree(dt_ts_rs, features, fn="rand_best") 结论 因此，我们使用了带有交叉验证的网格和随机搜索来调整决策树的参数...在这两种情况下，从96％到96.7％的改善都很小。当然，在更复杂的问题中，这种影响会更大。最后几点注意事项： 通过交叉验证搜索找到最佳参数设置后，通常使用找到的最佳参数对所有数据进行训练。
那就是使用超参数优化的地方。这些技术的主要目标是找到给定机器学习算法的超参数，该超参数可提供在验证集上测得的最佳性能。在本教程中，探索了可以提供最佳超参数的几种技术。...： 网格搜索 手动超参数调整缓慢且令人讨厌。...实际上，这项研究表明，就计算成本而言，对于超参数优化，随机搜索比网格搜索更有效。该技术还允许更精确地发现重要超参数的良好值。...网格搜索的超参数C的值为500 ，而随机搜索的超参数C的值为510.59。仅此一项，就可以看到随机搜索的好处，因为不太可能将这个值放在网格搜索列表中。...了解了如何使用网格搜索，随机搜索和贝叶斯优化来获取超参数的最佳值。还看到了如何在代码中利用Sci-Kit Learn类和方法来实现。
网格搜索和随机搜索则不会干涉这些步骤，但是需要大量的运行时间，因为它们浪费了时间去评估搜索空间中并不太可能找到最优点的区域。...代理函数比目标函数更易于优化，因此下一个待评估的输入值是通过对代理函数应用某种标准（通常为预期提升）来选择的。贝叶斯方法不同于随机搜索或网格搜索，后两者都使用了过去的评估结果来选择接下来待评估的值。...域空间 域空间表示我们想要对每个超参数进行评估的值的范围。在每一轮搜索迭代中，贝叶斯优化算法将从域空间中为每个超参数选定一个值。当我们进行随机搜索或网格搜索时，域空间就是一个网格。...此外，将贝叶斯优化和随机搜索进行对比有助于我们看到这些方法之间的差异。如果你想知道这些图是如何绘制的，以及随机搜索是如何实现的，请查阅项目 notebook。但是在这里我们将直接显示结果。...同样地，这有助于为进一步搜索提供信息，无论是贝叶斯方法或网格搜索。如果我们想做一个更精确的网格搜索，我们可以用这些结果来定义一个更小的网格，集中在最有可能找到最优超参数的值周围。
04 模型优化 机器学习的第三个方面包括通过使用网格搜索来优化模型的超参数(hyperparameters)。超参数是模型的设置或配置，这些设置或配置不是在训练过程中学习到的，而必须手动指定。...超参数的例子包括学习率、神经网络中隐藏层的数量以及正则化强度等，通过使用网格搜索，评估多个超参数组合，从而可以确定模型的最佳配置。 网格搜索是一种用于优化机器学习模型超参数的常用技术。...然而，这并不是唯一可用的方法，还有其他几种可用于微调模型参数的替代方法，一些最流行的替代方案包括： （1）随机网格搜索：与网格搜索相比，随机搜索涉及从预定义范围内随机采样超参数，从而更有效的探索参数空间...（2）贝叶斯优化：贝叶斯优化利用概率模型，通过迭代评估模型性能，更新超参数的概率分布，找到超参数的最优集合。...（3）遗传算法：遗传算法模拟自然选择过程，通过产生一组潜在的解决方案，评估其性能，并选择最适合的个体进行繁殖，从而找到最优的超参数集。
# 绘制热图 sns.heatmap(corr) ---- 左右滑动查看更多 01 02 03 04 步骤5：将数据分割为训练和测试集 训练数据集和测试数据集必须相似，通常具有相同的预测变量或变量...步骤9.模型优化 在每个迭代次数上，随机搜索的性能均优于网格搜索。同样，随机搜索似乎比网格搜索更快地收敛到最佳状态，这意味着迭代次数更少的随机搜索与迭代次数更多的网格搜索相当。...在高维参数空间中，由于点变得更稀疏，因此在相同的迭代中，网格搜索的性能会下降。同样常见的是，超参数之一对于找到最佳超参数并不重要，在这种情况下，网格搜索浪费了很多迭代，而随机搜索却没有浪费任何迭代。...如上表所示，Adaboost在该数据集中表现最佳。因此，我们将尝试通过微调adaboost和SVC的超参数来进一步优化它们。...此外，我们还可以通过使用Randomsearch或Gridsearch进行模型优化，以找到合适的参数以提高模型的准确性。 我认为，如果对这三个模型进行了适当的调整，它们的性能都会更好。
在第2部分中，我们看到使用随机森林和xgboost默认超参数，并在验证集上评估模型性能会导致多元线性回归表现最佳，而随机森林和xgboost回归的表现稍差一些。...在随机网格搜索交叉验证中，我们首先创建一个超参数网格，我们想通过尝试优化这些超参数的值，让我们看一个随机森林回归器的超参数网格示例，并看看是如何设置它的： # Number of trees in Random...为了找到和理解机器学习模型的超参数，你可以查阅模型的官方文档。 生成的网格如下所示： ? 顾名思义，随机网格搜索交叉验证使用交叉验证来评估模型性能。...随机搜索意味着算法不是尝试所有可能的超参数组合（在我们的例子中是27216个组合），而是随机从网格中为每个超参数选择一个值，并使用这些超参数的随机组合来评估模型。...让我们看看随机网格搜索交叉验证是如何使用的。 随机森林的超参数整定 使用先前创建的网格，我们可以为我们的随机森林回归器找到最佳的超参数。因为数据集相对较小，我将使用3折的CV并运行200个随机组合。
以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？...# 绘制热图 sns.heatmap(corr) 01 02 03 04 步骤5：将数据分割为训练和测试集 训练数据集和测试数据集必须相似，通常具有相同的预测变量或变量。...步骤9.模型优化 在每个迭代次数上，随机搜索的性能均优于网格搜索。同样，随机搜索似乎比网格搜索更快地收敛到最佳状态，这意味着迭代次数更少的随机搜索与迭代次数更多的网格搜索相当。...在高维参数空间中，由于点变得更稀疏，因此在相同的迭代中，网格搜索的性能会下降。同样常见的是，超参数之一对于找到最佳超参数并不重要，在这种情况下，网格搜索浪费了很多迭代，而随机搜索却没有浪费任何迭代。...如上表所示，Adaboost在该数据集中表现最佳。因此，我们将尝试通过微调adaboost和SVC的超参数来进一步优化它们。
鸢尾花决策树 开始预测 现在让我们来看看在图 6-1 中的树是如何进行预测的。...警告 正如所见，CART 算法是一种贪婪算法：它贪婪地搜索最高级别的最佳分割方式，然后在每个深度重复该过程。 它不检查分割是否能够在几个级别中的全部分割可能中找到最佳方法。...这就是为什么我们必须设置一个“合理的”（而不是最佳的）解决方案。 计算复杂度 在建立好决策树模型后， 做出预测需要遍历决策树， 从根节点一直到叶节点。...进行交叉验证，并使用网格搜索法寻找最好的超参数值（使用GridSearchCV类的帮助文档） 提示: 尝试各种各样的max_leaf_nodes值 使用这些超参数训练全部的训练集数据，并在测试集上测量模型的表现...提示：你可以使用 Scikit-Learn 的ShuffleSplit类。 使用上面找到的最佳超参数值，在每个子集上训练一个决策树。在测试集上测试这 1000 个决策树。
项目目标： 使用提供的建筑能源数据开发一个模型，该模型可以预测建筑物的能源之星得分， 然后解释结果以找到最能预测得分的变量。...对最佳模型执行超参数调整 在测试集上评估最佳模型 解释模型结果 得出结论 提前设置机器学习管道结构让我们看到每一步是如何流入另一步的。...基于性能指标比较几种机器学习模型 4.1 输入缺失值 4.2 特征缩放 4.3 需要评估的模型 5. 对最佳模型执行超参数调整 5.1 超参数 5.2 使用随机搜索和交叉验证进行超参数调整 6....在测试集上评估最佳模型 7. 解释模型结果 7.1 特征重要性 7.2 使用特征重要性进行特征选择 7.3 本地可解释的与模型无关的解释 7.4 检查单个决策树 8....，包含： 数据清理，探索性数据分析，特征工程和选择等常见问题的解决办法 随机搜索，网格搜索，交叉验证等方法寻找最优超参数 可视化决策树 对完整的机器学习项目流程建立一个宏观的了解 代码非常完整，可以在平时的机器学习项目中拿来用
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