【机器学习】模型调参工具:Hyperopt 使用指南

机器学习| 模型调参工具:Hyperopt 使用指南

  • 前言
  • 1. Hyperopt是什么?
  • 2. Hyperopt的优缺点
  • 3. 如何使用 Hyperopt 进行调参
    • 3.1 安装 Hyperopt
    • 3.2 构建超参数空间
    • 3.3 定义目标函数
    • 3.4 运行 Hyperopt 优化
    • 3.5 获取最优超参数
  • 4. XGB调参代码示例
  • 参考资料

前言

在机器学习和数据科学领域,模型调参是一个不可避免的任务。为了提高模型的性能,通常需要调整不同的超参数。

常用的调参策略包括:

  1. 网格搜索(Grid Search) 在模型中尝试的每种可能的参数组合来工作,这意味着执行整个搜索将需要很长时间,而且计算成本可能会很高。
  2. 随机搜索(Random Search) 使用超参数值的随机组合来找到构建模型的最佳解决方案,缺点是可能会在搜索空间中错过重要的点。

此外还有其他调参的工具包,例如

  • Scikit-learn:参考 3.2. Tuning the hyper-parameters of an estimator — scikit-learn 1.3.2 documentation
  • Optuna: 在这篇文章中有总结
  • Hyperopt: 我们会在接下来的内容中了解Hyperopt的使用方法。

在这里插入图片描述

1. Hyperopt是什么?

Hyperopt是一个用于优化算法超参数的开源库,它提供了多种搜索算法,包括随机搜索和基于贝叶斯优化的Tree of Parzen Estimators(TPE)算法。通过调整模型的超参数,Hyperopt帮助实现对目标函数的最大化或最小化,从而提升机器学习模型的性能。

算法介绍:
目前,Hyperopt实现了三种算法:

  • 随机搜索(Random Search)
  • 树状帕森估计器(Tree of Parzen Estimators,TPE)
  • 自适应TPE(Adaptive TPE)

Hyperopt的设计考虑了基于高斯过程和回归树的贝叶斯优化算法,但目前尚未实现这些算法。

所有这些算法都可以通过两种方式并行化:

  • Apache Spark
  • MongoDB

2. Hyperopt的优缺点

Hyperopt相对于其他调参方法的优势在于采用贝叶斯优化实现智能、高效的超参数搜索,但在初始化配置和处理高维空间方面可能存在一定的劣势。

优势

  • 贝叶斯优化: Hyperopt采用贝叶斯优化方法,相较于传统的网格搜索(Grid Search)和随机搜索(Random Search),它更智能地选择超参数,能够在搜索空间中更快地找到全局最优解。
  • 自适应: Hyperopt会在每次迭代中自适应地调整搜索空间,根据之前的实验结果动态地更新参数搜索范围,从而更有效地探索超参数空间。
  • 并行优化: Hyperopt支持并行优化,能够利用多核处理器或分布式计算资源,加速超参数搜索的过程。

劣势

  • 初始化配置: Hyperopt的性能高度依赖于初始化的配置,不同的初始化设置可能导致不同的搜索结果。
  • 适应性不足: 在某些复杂的高维超参数空间中,Hyperopt可能无法充分发挥其优势,因为贝叶斯优化算法在高维空间中的表现可能受限。

3. 如何使用 Hyperopt 进行调参

3.1 安装 Hyperopt

pip install hyperopt

3.2 构建超参数空间

首先,定义超参数搜索的范围。使用hp.choicehp.uniform等函数定义超参数的类型和取值范围。

from hyperopt import hpspace = {'learning_rate': hp.uniform('learning_rate', 0.01, 0.1),'n_estimators': hp.choice('n_estimators', [50, 100, 150]),'max_depth': hp.choice('max_depth', [5, 10, 15]),# 添加其他超参数...
}

3.3 定义目标函数

编写目标函数,即模型评估的指标,作为贝叶斯优化的目标。这个函数的输入是超参数组合,输出是模型在验证集上的性能指标。

def objective(params):# 训练模型并返回性能指标# ...return performance_metric

3.4 运行 Hyperopt 优化

使用 fmin 函数运行 Hyperopt 优化过程。

from hyperopt import fmin, tpe, Trialstrials = Trials()best = fmin(fn=objective,space=space,algo=tpe.suggest,max_evals=50,trials=trials)

3.5 获取最优超参数

最优超参数存储在best字典中。

print("Best Hyperparameters:", best)

4. XGB调参代码示例

下面是一个简单的调参代码示例,使用 XGBoost 模型:

import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from hyperopt import hp, fmin, tpe, Trials# 加载数据
digits = load_digits()
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)# 定义超参数搜索空间
space = {'learning_rate': hp.uniform('learning_rate', 0.01, 0.1),'n_estimators': hp.choice('n_estimators', [50, 100, 150]),'max_depth': hp.choice('max_depth', [5, 10, 15]),
}# 定义目标函数
def objective(params):model = xgb.XGBClassifier(**params)model.fit(X_train, y_train)y_pred = model.predict(X_val)accuracy = accuracy_score(y_val, y_pred)return -accuracy  # 负号因为 fmin 会最小化目标函数# 运行 Hyperopt 优化
trials = Trials()
best = fmin(fn=objective,space=space,algo=tpe.suggest,max_evals=50,trials=trials)# 获取最优超参数
print("Best Hyperparameters:", best)

这个例子中,我们使用了 XGBoost 分类器,并通过 Hyperopt 寻找最佳的学习率、树的数量和最大深度等超参数。根据实际需求,可以调整搜索空间和目标函数。

参考资料

官方文档: Hyperopt Documentation

其他文章链接:
Hyperopt - Alternative Hyperparameter Optimization Technique 主要是参数介绍
HyperOpt for Automated Machine Learning With Scikit-Learn - MachineLearningMastery.com 代码有些错误

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