Sharded是一项新技术，它可以帮助您节省超过60%的内存，并将模型放大两倍。 深度学习模型已被证明可以通过增加数据和参数来改善。...即使使用175B参数的Open AI最新GPT-3模型，随着参数数量的增加，我们仍未看到模型达到平稳状态。 对于某些领域，例如NLP，最主要的模型是需要大量GPU内存的Transformer。...在本文中，我将给出sharded工作原理，并向您展示如何利用PyTorch 在几分钟内用将使用相同内存训练模型参数提升一倍。...在此示例中，每个GPU获取数据的子集，并在每个GPU上完全相同地初始化模型权重。然后，在向后传递之后，将同步所有梯度并进行更新。...除了仅针对部分完整参数计算所有开销（梯度，优化器状态等）外，它的功能与DDP相同，因此，我们消除了在所有GPU上存储相同的梯度和优化器状态的冗余。
在大多数情况下，将数据集随机分成三个子集就足够了： 训练集用于训练或拟合您的模型。例如，您使用训练集来查找线性回归、逻辑回归或神经网络的最佳权重或系数。 验证集用于在超参数调整期间进行无偏模型评估。...例如，当您想找到神经网络中的最佳神经元数量或支持向量机的最佳内核时，您可以尝试不同的值。对于每个考虑的超参数设置，您将模型与训练集进行拟合，并使用验证集评估其性能。...需要测试集来对最终模型进行无偏见的评估。您不应将其用于拟合或验证。 在不太复杂的情况下，当您不必调整超参数时，可以只使用训练集和测试集。...其他验证功能 该软件包sklearn.model_selection提供了许多与模型选择和验证相关的功能，包括： 交叉验证 学习曲线 超参数调优 交叉验证是一组技术，它结合了预测性能的度量以获得更准确的模型估计...您可以使用learning_curve()获取此依赖项，它可以帮助您找到训练集的最佳大小、选择超参数、比较模型等。 超参数调整，也称为超参数优化，是确定用于定义机器学习模型的最佳超参数集的过程。
本篇将介绍决策树sklearn的使用，超参数的定义和用法，以一个简单的实战内容实现决策树的分类和回归实现。...▍sklearn决策树及超参数介绍 与参数模型(神经网络的权重，线性/逻辑回归的回归系数)不同，决策树模型是一种非参数模型，并且它不对数据有任何先验性假设。...两个模型的超参数大部分都相同，虽然超参一样，但是有些意义是不相同的，比如特征选择标准。...这里，训练集和测试集大约在样本比例为0.5的时候才有了偏差，之前都比较接近。我们希望的是二者在拟合接近的情况下AUC分数越高越好，所以此时可以选择样本比例较小的值来最为最优值。...下面我们来看一下在sklearn中如何使用，sklearn中的特征重要性是feature_importance_属性。我们建立模型后直接调用即可，下面是特征重要性的可视化过程。
如果没有测试数据，我们的模型将过度拟合训练数据——这意味着我们的模型在预测训练集中的值方面会变得太好，并且无法准确预测看不见的新数据点。...有时人们也将其称为准确性，这表示预测正确的频率。 图10 最佳的R^2分数为1.0。无论特征值如何，始终预测相同值的模型的R^2得分为0。分数有时也可能为负值。...有时，使用sklearn默认参数构建模型仍然会产生一个好的模型；然而，情况并非总是如此。 步骤5：微调（Python）sklearn中的决策树回归模型 为了使我们的模型更精确，可以尝试使用超参数。...超参数是我们可以更改的模型中经过深思熟虑的方面。在该模型中，可以通过使用DecisionTreeRegressor构造函数中的关键字参数来指定超参数。...经过一些实验，发现这组超参数产生了更精确的模型： 图13 我们不需要逐个测试每个参数的多个值，而是可以自动化此过程，并使用每个参数的不同值的组合来搜索最佳分数（以后再详细介绍）。
首先为每个超参数定义一个边缘分布，如伯努利分布（对应着二元超参数）或者对数尺度上的均匀分布（对应着正实值超参数）。 然后假设超参数之间相互独立，从各分布中抽样出一组超参数。 使用这组超参数训练模型。...经过多次抽样 -> 训练过程，挑选验证集误差最小的超参数作为最好的超参数。 随机搜索的优点如下： 不需要离散化超参数的值，也不需要限定超参数的取值范围。这允许我们在一个更大的集合上进行搜索。...在网格搜索中，两次实验之间只会改变一个超参数 （假设为 m）的值，而其他超参数的值保持不变。如果这个超参数 m 的值对于验证集误差没有明显区别，那么网格搜索相当于进行了两个重复的实验。...在随机搜索中，两次实验之间，所有的超参数值都不会相等，因为每个超参数的值都是从它们的分布函数中随机采样而来。因此不大可能会出现两个重复的实验。...如果 m 超参数与泛化误差无关，那么不同的 m 值： 在网格搜索中，不同 `m` 值、相同的其他超参数值，会导致大量的重复实验。
引言 模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。 ? 机器学习中的超参数优化旨在寻找使得机器学习算法在验证数据集上表现性能最佳的超参数。...超参数与一般模型参数不同，超参数是在训练前提前设置的。举例来说，随机森林算法中树的数量就是一个超参数，而神经网络中的权值则不是超参数。...最终，网格化寻优方法返回在评估过程中得分最高的模型及其超参数。 通过以下代码，可以实现上述方法： 首先，通过 sklearn 库调用 GridSearchCV 。...而随机寻优方法相对于网格化寻优方法能够更准确地确定某些重要的超参数的最佳值。 ? 随机寻优方法 随机寻优方法在超参数网格的基础上选择随机的组合来进行模型训练。...总结 在本文中，我们了解到为超参数找到正确的值可能是一项令人沮丧的任务，并可能导致机器学习模型的欠拟合或过拟合。我们看到了如何通过使用网格化寻优、随机寻优和其他算法来克服这一障碍。
API 做数据预处理，具体步骤如下： 对训练数据集拟合生成一个转换器（保存均值和标准差） 利用转换器对训练集做预处理 利用转换器对测试集做预处理（使用了与训练集相同的均值和标准差） 代码如下： 有时候...一个模型里面包括两个方面的参数： 方面一：模型参数，从数据中最终可以学习到的参数，例如回归算法的系数。...方面二：超参数，从数据中学习不到的参数，在做模型之前需要事先设置好的参数。 举例说明：随机森林回归算法的超参数 随机森林需要生成多少棵树？ 随机森林中树产生的标准？...GridSearchCV(pipeline, hyperparameters, cv=10)clf.fit(X_train, y_train)print(clf.best_params_) 结果发现超参数默认值为最佳...8 全数据拟合 当使用交叉验证方法找到最佳的超参数后，为了进一步改善模型的性能需要对全部训练数据做模型拟合。 GridSearchCV已经用最佳超参数对全部训练数据集做了模型拟合，代码查看如下。
； (2) random：决策树在分枝时更加随机，树相应的会更深，从而降低了对训练数据的过拟合程度。...3.3 剪枝策略控制参数 在不加限制的情况下，一颗决策树通常会生长到不纯度指标达到最优，或者没有更多的特征可用为止，这很容易导致决策树出现过拟合现象。此时我们就需要考虑如下一个关键问题： !!...决策树对训练集的拟合程度如何控制，才能在测试集上表现出同样的预测效果？即如何对决策树进行合理剪枝，以防止过拟合线性和提高模型的泛化能力。...确定最优的剪枝参数编程技巧: 通常，我们可以使用超参数曲线法来确定最优的剪枝参数。...超参数的学习曲线是一条以超参数的取值为横坐标，模型的衡量指标为纵坐标的曲线，通过超参数可以量化不同超参数取值下模型的表现曲线。
使用召回率评估函数，参数是真实结果与预测结果 print(recall_score(y, y_pred)) 偏差与方差 介绍 偏差衡量一个模型预测结果和真实值的差距，偏差高往往代表模型欠拟合 方差衡量模型在不同数据集上预测的差异...结语 机器学习模型性能测量对于评估模型的质量、选择最佳模型、调整模型超参数以及在实际应用中预测新数据都具有重要意义。 评估模型质量： 通过性能测量，你可以了解模型在训练数据上的表现如何。...这有助于判断模型是否足够复杂以捕捉数据中的模式，同时又不过度拟合训练数据。 选择最佳模型： 在比较不同模型时，性能测量是选择最佳模型的关键因素。...你可以通过比较模型在相同任务上的性能指标来确定哪个模型更适合你的问题。 调整模型超参数： 通过观察模型在不同超参数设置下的性能，你可以调整超参数以提高模型的性能。...性能测量可以指导你在超参数搜索空间中寻找最佳设置。 评估泛化能力： 模型在训练数据上表现良好并不一定意味着它在新数据上也能表现良好。
同样的数据（cos函数上的点加上噪声），我们用同样的模型（polynomial），但是超参数却不同（degree ＝ 1, 4 ，15），会得到不同的拟合效果： ?...验证曲线和学习曲线的区别是，横轴为某个超参数的一系列值，由此来看不同参数设置下模型的准确率，而不是不同训练集大小下的准确率。...从验证曲线上可以看到随着超参数设置的改变，模型可能从欠拟合到合适再到过拟合的过程，进而选择一个合适的设置，来提高模型的性能。...不过有时画出单个超参数与训练分数和验证分数的关系图，有助于观察该模型在相应的超参数取值时，是否有过拟合或欠拟合的情况发生。 ---- 怎么解读？...validation_curve 要看的是 SVC() 的超参数 gamma， gamma 的范围是取 10^-6 到 10^-1 5 个值， 评分用的是 metrics.accuracy_score
这些错误分类的权重增加，正确分类的权重降低后，发送到下一个模型进行学习。在新模型中，错误分类样本的偏差增大，而正确分类样本的偏差减小，这两种模型的学习效果较好。接下来的步骤将重复相同的过程。...由于它包含超参数，可以进行许多调整，如正则化超参数防止过拟合。 超参数 booster [缺省值=gbtree]决定那个使用那个booster，可以是gbtree，gblinear或者dart。...这个参数用于避免过拟合。当它的值较大时，可以避免模型学习到局部的特殊样本。但是如果这个值过高，会导致欠拟合。这个参数需要使用CV来调整。....范围: [0,∞] subsample [缺省值=1]这个参数控制对于每棵树，随机采样的比例。减小这个参数的值，算法会更加保守，避免过拟合。但是，如果这个值设置得过小，它可能会导致欠拟合。...虽然大部分数据科学家很少用到这个参数，但是这个参数在减少过拟合上还是可以挖掘出更多用处的。. alpha [缺省值=0，别名: reg_alpha]权重的L1正则化项。
当超参数α值越大，表示在优化过程中正则项比较重要，优先优化正则项，对于L1正则项尽量多的将所有的参数θ值变为0，对于L2正则项则是尽量将所有参数θ值变小； 当超参数α值越小，表示在优化过程中损失函数J(...当超参数C值越大，表示在优化过程中J(θ)比较重要，优先优化J(θ)，也就是尽可能将损失函数J(θ)变的越小越好； 当超参数C值越小，表示在优化过程中正则项比较重要，优先优化正则项，对于L1正则项尽量多的将所有的参数...θ值变为0，对于L2正则项则是尽量将所有参数θ值变小； 总的来说，在J(θ)损失函数前面加上C从某种程度上可以理解成在正则项前面加上的超参数α的倒数，从上面的分析可以看出来，C和α在确定J(θ)和正则项的重要程度上效果是相反的...，与此同时参数C（权衡J(θ)和正则项的重要程度）默认值为1.0，这里的C就是在J(θ)前面添加的超参数C。...c 模 型 正 则 化 超 参 数 C 为了验证模型正则化超参数C的效果，先将前面添加多项式项的逻辑回归算法中的degree值设置大一点为20，故意让模型过拟合。 ? ?
在本教程中，我运行三个 Lasso 回归，具有不同的alpha值，并显示对系数结果的影响。...\alpha 的理想值应该像任何其他超参数一样调整。 在 scikit-learn中，使用alpha参数设置 \alpha 。...步骤 将数据集划分为两个数据集：我们将用于训练模型的“训练”数据集，和我们将用于判断该模型准确率的“测试”数据集。 在“训练”数据上训练模型。...\alpha 的理想值应该像任何其他超参数一样调整。 在 scikit-learn中，使用alpha参数设置 \alpha 。...，并且在正则化的模型中，所有系数加在一起，我们必须确保在训练之前将特征标准化。
提升树 提升树：通过拟合残差的思想来进行提升（真实值 - 预测值） 预测某人的年龄为100岁 第1次预测：对100岁预测，因单模型在预测精度上有上限，只能预测成80岁；100 – 80 = 20（残差...在这种情况下，负梯度是基于概率预测的梯度，而不是直接的残差。 在GBDT中，无论是分类还是回归问题，都使用CART算法中的回归树来拟合负梯度。这是因为负梯度是连续值，需要用回归树来进行拟合。...GBDT算法的基本步骤包括初始化模型、迭代地添加新的决策树、拟合残差或负梯度、更新模型等。在每一步迭代中，GBDT通过拟合负梯度来训练新的决策树，然后将这些树组合起来更新模型，以减少总体损失。...第一部分是衡量模型预测值与实际值之间差异的损失函数，第二部分则包括了控制模型复杂度的正则化项，以防止过拟合。正则化项由树的叶子节点数量和叶子节点分数的L2模组成，分别由超参数γ和λ控制。...sklearn的XGBoost使用参数 booster gbtree：使用树模型 gblinear：使用线性模型 dart：使用树模型 num_feature 在boosting中使用特征的维度，设置为特征的最大维度
整理一下前阶段复习的关于网格搜索的知识： 程序及数据 请到github 上 下载 GridSearch练习 网格搜索是将训练集训练的一堆模型中，选取超参数的所有值（或者代表性的几个值），将这些选取的参数及值全部列出一个表格...： plot_model(X, y, clf) 从上面的界限可视化上来看是处于过拟合的状态，因为在训练数据的时候未设定参数，超参数 max_depth=None 时候，训练数据时候一直到决策树的最底层的叶子节点结束...，所以就出现了过拟合的状态。...=4 的时候 ，训练集和测试集的得分是最接近的，在向右的时候，测试集的得分就呈下降趋势， 虽然此时训练集的得分很高，但训练集的得分下降了，这说明在测试集上模型没有很好的拟合数据，就是过拟合状态了。...最后给出网格搜索前后的模型对比示意图：（学习曲线的可视化程序在github 的源码中，请大家自行下载查看 网格搜索练习） 时间关系，写的比较粗糙，请大家多提宝贵意见，我会逐步改进！
超参数优化的两种常见方法是使用Grid Search或Random Search。 Grid Search 对于每个超参数，我们生成一个可能值的列表，并尝试所有可能的值组合。...代理模型在开始时没有历史试验可学习，因此候选超参数是随机选择的，这导致在寻找性能良好的超参数时开始较慢。...元学习 元学习的目的是为贝叶斯优化找到好的超参数实例化，使其在开始时比随机的性能更好。元学习背后的理论很简单:具有相似元特征的数据集在同一组超参数上的表现也相似。...fit函数触发整个Auto-Sklearn构造、拟合和评估多个Scikit-Learn管道，直到满足停止条件time_left_for_this_task。 结果 我们可以查看结果和选择的超参数。...clf.sprint_statistics() 用所有的训练数据进行重新训练 在k倍交叉验证期间，Auto-Sklearn对每个模型流水线进行k次拟合，仅用于评估，它不保留任何训练的模型。
我们可以在随机森林上调整超参数来优化模型的性能。 在用模型拟合之前，尝试主成分分析（PCA）也是常见的做法。但是，为什么还要增加这一步呢？难道随机森林的目的不是帮助我们更轻松地理解特征重要性吗？...超参数可以看作模型的「设置」。两个不同数据集的理想设置并不相同，因此我们必须「调整」模型。 首先，我们可以从 RandomSearchCV 开始考虑更多的超参值。...所有随机森林的超参数都可以在 Scikit-learn 随机森林分类器文档中找到。 我们生成一个「param_dist」，其值的范围适用于每个超参数。...现在，让我们在 x 轴上创建每个超参数的柱状图，并针对每个值制作模型的平均得分，查看平均而言最优的值： fig, axs = plt.subplots(ncols=3, nrows=2) sns.set...超参数是相同的，但是现在我们使用 GridSearchCV 执行更「详尽」的搜索。
from sklearn.linear_model import LinearRegression 2、选择模型超参数 在上一步选择好模型类之后，还有许多的参数需要配置。...比如下面的： 拟合偏移量（直线的截距） 对模型进行归一化处理 对特征进行预处理以提高模型灵活性 在模型中使用哪两种正则化类型 使用多少模型组件 对于这个线性回归实例，可以实例化 LinearRegression...类并用 fit_intercept 超参数设置是否想要拟合直线的截距。...(X, y) # fit 拟合后的结果存在model属性中 所有通过fit方法获得的模型参数都带一条下划线。...from sklearn.decomposition import PCA model = PCA(n_components=2) # 设置超参数，初始化模型 model.fit(x_iris)
可以在公众号后台回复“房价”获取两篇文章的数据，代码，PDF文件和思维导图。 认识数据预处理流水线 前面我们使用过sklearn的SimpleImpute类来进行缺失值填充。...通常这是一种“过拟合”的情况。 使用交叉验证评估模型 sklearn中提供了交叉验证的功能。K-折交叉验证的过程是，将训练集随机分割成K个不同的子集。每个子集称为一折(fold)。...但训练集的分数仍然远低于验证集，说明存在一定的过度拟合。 使用网格搜索调整超参数 sklearn中提供了GridSearchCV帮我们进行参数的网格搜索，需要事先指定超参数组合。...使用随机搜索调整超参数 ? 随机搜索是使用了sklearn中的RandomizedSearchCV。...与GridSearchCV相比，它不会尝试所有可能的组合，而是在每次迭代时为每个超参数选择一个随机值，然后对一定数量的随机组合进行评估。运行10次迭代的结果如下： ?
超参数是用户定义的值，如kNN中的k和Ridge和Lasso回归中的alpha。它们严格控制模型的拟合，这意味着，对于每个数据集，都有一组唯一的最优超参数有待发现。...给定一组模型的所有超参数的可能值，网格搜索使用这些超参数的每一个组合来匹配模型。更重要的是，在每个匹配中，网格搜索使用交叉验证来解释过拟合。...在尝试了所有的组合之后，搜索将保留导致最佳分数的参数，以便您可以使用它们来构建最终的模型。 随机搜索采用的方法与网格稍有不同。...我之所以选择随机森林，是因为它有足够大的超参数，使本指南的信息更加丰富，但您将学习的过程可以应用于Sklearn API中的任何模型。...我们不会担心其他问题，如过拟合或特征工程，因为这里我们要说明的是：如何使用随机和网格搜索，以便您可以在现实生活中应用自动超参数调优。 我们在测试集上得到了R2的0.83。
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