【模型评估 06】超参数调优

对于很多算法工程师来说，超参数调优是一件非常头疼的事情。除了根据经验设定所谓的“合理值”之外，一般很难找到合理的方法去寻找超参数的最优取值。而与此同时，超参数对于模型效果的影响又至关重要。有没有一些可行的办法去进行超参数的调优呢？

超参数有哪些调优方法？

为了进行超参数调优，我们一般会采用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等算法。在具体介绍算法之前，需要明确超参数搜索算法一般包括哪几个要素。

• 一是目标函数，即算法需要最大化/最小化的目标；
• 二是搜索范围，一般通过上限和下限来确定；
• 三是算法的其他参数，如搜索步长。

1. 网格搜索

网格搜索可能是最简单、应用最广泛的超参数搜索算法，他通过查找搜索范围内的所有点来确定最优值。如果采用较大的搜索范围以及较小的步长，网格搜索有很大概率找到全局最优值。然而，这种搜索方案十分消耗计算资源和时间，特别是需要调优的超参数比较多的时候。因此，在实际应用中，网格搜索一般会先使用较广的搜索范围和较大的步长，来寻找全局最优值可能的位置；然后会逐渐缩小搜索范围和步长，来寻找更精确的最优值。这种操作方案可以降低所需的时间和计算量，但由于目标函数一般是非凸的，所以很可能会错过全局最优值。

2. 随机搜索

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之，而是在搜索范围中随机选取样本点。它的理论依据是，如果样本点集足够大，那么通过随机采样也能大概率地找到全局最优值或其近似值。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一样。它的结果也是没法保证的。

3. 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。具体来说，它学习目标函数形状的方法是

• 首先根据先验分布，假设一个搜集函数；
• 然后，每一次使用新的采样点来测试目标函数时，利用这个信息来更新目标函数的先验分布。
• 最后，算法测试由后验分布给出的全局最值最可能出现的位置的点。

对于贝叶斯优化算法，有一个需要注意的地方，一旦找到了一个局部最优值，它会在该区域不断采样，所以很容易陷入局部最优值。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。

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代码实现

这些算法在Python中通常通过第三方库如scikit-learn、hyperopt和skopt等进行实现。以下是一些基本示例：

1. 网格搜索（Grid Search）使用scikit-learn:

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC

param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100, 1000], 
              'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001],
              'kernel': ['rbf', 'poly', 'sigmoid']}

grid = GridSearchCV(SVC(), param_grid, refit=True, verbose=2)
grid.fit(X_train, y_train)

# 找到最佳参数
best_params = grid.best_params_

2. 随机搜索（Randomized Search）使用scikit-learn:

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import uniform

param_dist = {'C': uniform(0.1, 1000),
              'gamma': uniform(0.0001, 1),
              'kernel': ['rbf', 'poly', 'sigmoid']}

random_search = RandomizedSearchCV(SVC(), param_distributions=param_dist, n_iter=100, cv=5, verbose=2)
random_search.fit(X_train, y_train)

# 找到最佳参数
best_params = random_search.best_params_

3. 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）使用hyperopt库：

from hyperopt import fmin, tpe, hp, STATUS_OK

space = {
    'C': hp.loguniform('C', -5, 5),
    'gamma': hp.loguniform('gamma', -8, 3),
    'kernel': hp.choice('kernel', ['rbf', 'poly', 'sigmoid'])
}

def objective(params):
    model = SVC(**params)
    score = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5).mean()
    return{'loss': -score, 'status': STATUS_OK}

best = fmin(objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100)

# 最佳参数
best_params = dict(best)

请注意，以上代码需要根据你的实际数据集X_train和y_train进行调整，并且假设你正在优化支持向量机（SVC）的参数。在贝叶斯优化中，你需要定义一个目标函数（objective function），这里我们用交叉验证得分作为目标。