模型选择与调优

学习目标

  • 目标
    • 说明交叉验证过程
    • 说明超参数搜索过程
    • 应用GridSearchCV实现算法参数的调优
  • 应用
    • Facebook签到位置预测调优

1、为什么需要交叉验证

交叉验证目的：为了让被评估的模型更加准确可信

2、什么是交叉验证(cross validation)

交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。

2.1 分析

我们之前知道数据分为训练集和测试集，但是为了让从训练得到模型结果更加准确。做以下处理

  • 训练集：训练集+验证集
  • 测试集：测试集

交叉验证过程

问题：那么这个只是对于参数得出更好的结果，那么怎么选择或者调优参数呢？

通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻算法中的K值），这种叫超参数。但是手动过程繁杂，所以需要对模型预设几种超参数组合。每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出最优参数组合建立模型。

超参数

3.1 模型选择与调优

  • sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid=None,cv=None)
    • 对估计器的指定参数值进行详尽搜索
    • estimator：估计器对象
    • param_grid：估计器参数(dict){“n_neighbors”:[1,3,5]}
    • cv：指定几折交叉验证
    • fit：输入训练数据
    • score：准确率
    • 结果分析：
      • bestscore:在交叉验证中验证的最好结果_
      • bestestimator：最好的参数模型
      • cvresults:每次交叉验证后的验证集准确率结果和训练集准确率结果

4、Facebook签到位置预测K值调优

  • 使用网格搜索估计器
# 使用网格搜索和交叉验证找到合适的参数
knn = KNeighborsClassifier()

param = {"n_neighbors": [3, 5, 10]}

gc = GridSearchCV(knn, param_grid=param, cv=2)

gc.fit(x_train, y_train)

print("选择了某个模型测试集当中预测的准确率为：", gc.score(x_test, y_test))

# 训练验证集的结果
print("在交叉验证当中验证的最好结果：", gc.best_score_)
print("gc选择了的模型K值是：", gc.best_estimator_)
print("每次交叉验证的结果为：", gc.cv_results_)