Настройка гиперпараметров — важнейший этап в процессе разработки модели машинного обучения. Он включает в себя поиск оптимальных значений гиперпараметров, которые являются параметрами, определяющими поведение самого алгоритма обучения. Одним из популярных подходов к настройке гиперпараметров является использование методов байесовской оптимизации, которые используют байесовский вывод для эффективного исследования пространства поиска гиперпараметров. В этой статье мы углубимся в мир настройки байесовских гиперпараметров и рассмотрим различные методы точной настройки ваших моделей для обеспечения исключительной производительности. Так что берите свой любимый напиток, устраивайтесь поудобнее и приступайте к делу!
Метод 1: поиск по сетке
Поиск по сетке — это простой, но эффективный метод настройки гиперпараметров. Он включает в себя определение сетки значений гиперпараметров и исчерпывающую оценку производительности модели для каждой комбинации. Хотя он гарантирует поиск оптимального решения в заданной сетке, он может стать дорогостоящим в вычислительном отношении при работе с большим количеством гиперпараметров или широким диапазоном значений.
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'parameter1': [value1, value2, value3], 'parameter2': [value4, value5]}
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, scoring='accuracy', cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
best_params = grid_search.best_params_
best_score = grid_search.best_score_Метод 2: случайный поиск
Случайный поиск — это альтернатива поиску по сетке, при котором значения гиперпараметров случайным образом выбираются из заранее определенных распределений. Этот метод обеспечивает более эффективное исследование пространства гиперпараметров по сравнению с поиском по сетке, особенно когда лишь несколько гиперпараметров существенно влияют на производительность модели.
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import randint, uniform
param_dist = {'parameter1': randint(1, 100), 'parameter2': uniform(0, 1)}
random_search = RandomizedSearchCV(estimator=model, param_distributions=param_dist,
n_iter=10, scoring='accuracy', cv=5)
random_search.fit(X_train, y_train)
best_params = random_search.best_params_
best_score = random_search.best_score_Метод 3: байесовская оптимизация с использованием гауссовских процессов
Байесовская оптимизация использует байесовский вывод для построения вероятностной модели целевой функции. Гауссовы процессы (GP) обычно используются в качестве базовой модели из-за их гибкости и способности фиксировать сложные взаимосвязи. Прогнозы модели используются для поиска оптимальных гиперпараметров, балансируя исследование и эксплуатацию.
from skopt import BayesSearchCV
from skopt.space import Real, Categorical, Integer
param_space = {'parameter1': Integer(1, 100), 'parameter2': Real(0, 1)}
bayes_search = BayesSearchCV(estimator=model, search_spaces=param_space, scoring='accuracy', cv=5)
bayes_search.fit(X_train, y_train)
best_params = bayes_search.best_params_
best_score = bayes_search.best_score_Метод 4: Древовидные оценки Парцена (TPE)
TPE — это популярный алгоритм байесовской оптимизации, который моделирует взаимосвязь между гиперпараметрами и производительностью с использованием двух отдельных функций плотности вероятности (PDF): одна для хороших настроек гиперпараметров, а другая для плохие настройки. Алгоритм использует эти PDF-файлы для поиска наиболее перспективных областей пространства гиперпараметров.
from hyperopt import hp, tpe, Trials, fmin
param_space = {'parameter1': hp.randint('parameter1', 100), 'parameter2': hp.uniform('parameter2', 0, 1)}
trials = Trials()
best = fmin(fn=objective_function, space=param_space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials)
best_params = space_eval(param_space, best)
best_score = -trials.best_trial['result']['loss']Метод 5: последовательная оптимизация на основе моделей (SMBO)
SMBO — это обобщение байесовской оптимизации, сочетающее в себе идеи глобальной оптимизации и методологии поверхности отклика. Он строит суррогатную модель целевой функции и использует функцию сбора данных для определения следующих значений гиперпараметра для оценки. Популярные функции сбора данных включают ожидаемое улучшение (EI) и верхнюю доверительную границу (UCB).
from smac.facade.smac_facade import SMAC
param_space = {'parameter1': (1, 100), 'parameter2': (0, 1)}
smac = SMAC(scenario=scenario, tae_runner=objective_function)
best_params = smac.optimize()
best_score = smac.get_best_cost()Настройка байесовских гиперпараметров предоставляет мощный арсенал методов для точной настройки моделей машинного обучения. В этой статье мы исследовали несколько популярных методов, включая поиск по сетке, случайный поиск, байесовскую оптимизацию с использованием гауссовских процессов, древовидные оценщики Парзена (TPE) и последовательную оптимизацию на основе моделей (SMBO). Каждый метод имеет свои сильные и слабые стороны, и выбор зависит от конкретной проблемы и имеющихся ресурсов. Используя эти методы, вы можете значительно повысить производительность своей модели и добиться лучших результатов в проектах машинного обучения.