【人工智能】Python与Scikit-learn的模型选择与调参:用GridSearchCV和RandomizedSearchCV提升模型性能

ops/2024/11/23 19:24:46/

解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界

在机器学习建模过程中,模型的表现往往取决于参数的选择与优化。Scikit-learn提供了便捷的工具GridSearchCVRandomizedSearchCV,帮助我们在参数空间中搜索最佳组合以提升模型表现。本文将从理论和实践两个角度出发,详解这两种方法的工作原理和使用技巧。通过大量的代码示例和中文注释,本文将逐步教读者如何设置参数网格、定义评分指标、在交叉验证的基础上进行参数搜索,并结合多种场景展示如何优化模型,从而提高机器学习模型的精度和泛化能力。


目录

  1. 模型选择与调参的重要性
  2. Scikit-learn的模型选择工具简介
  3. GridSearchCV的原理与使用方法
  4. RandomizedSearchCV的原理与使用方法
  5. 实战:使用GridSearchCV优化SVM分类器
  6. 实战:使用RandomizedSearchCV优化随机森林
  7. 自定义评分指标与参数调优
  8. GridSearchCV与RandomizedSearchCV的优缺点比较
  9. 结合多种模型选择与调参方法的高级应用
  10. 总结与展望

正文

1. 模型选择与调参的重要性

在机器学习任务中,选择合适的模型和优化模型参数是至关重要的。模型的性能不仅依赖于数据质量和特征选择,也取决于超参数的合理设置。例如,在支持向量机(SVM)中,核函数和正则化参数会直接影响模型的分类边界。若参数设置不当,即使数据质量高,也可能导致模型的准确率低或泛化能力差。

2. Scikit-learn的模型选择工具简介

Scikit-learn是Python中广泛使用的机器学习库,提供了丰富的模型选择与调参工具,其中最常用的便是GridSearchCVRandomizedSearchCV。这两个工具通过交叉验证的方式在参数空间中寻找最佳组合,从而提升模型性能。以下是两者的基本定义:

  • GridSearchCV:穷举法,遍历参数网格中的所有可能组合,适合参数数量较少的情况。
  • RandomizedSearchCV:随机采样法,在参数空间中随机选择一定数量的参数组合,适合参数较多的情况。
3. GridSearchCV的原理与使用方法

GridSearchCV是一种穷举搜索方法,它会遍历预定义的参数网格中的每一个组合,并通过交叉验证计算每个组合的平均得分。对于少量参数或参数范围较小的模型,GridSearchCV是非常有效的。以下代码展示了如何使用GridSearchCV优化SVM模型。

示例代码:使用GridSearchCV优化SVM模型
python">from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# 加载数据并分割训练集与测试集
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)# 定义SVM模型和参数网格
svm = SVC()
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10],'kernel': ['linear', 'rbf', 'poly'],'gamma': ['scale', 'auto']
}# 使用GridSearchCV进行网格搜索
grid_search = GridSearchCV(svm,

http://www.ppmy.cn/ops/136115.html

相关文章

新160个crackme - 100-E-crackme

运行分析 需根据机器码,填写正确注册码 PE分析 C程序,32位,无壳 静态分析&动态调试 ida无法搜到字符串,使用暂停法找关键函数 首先启动ida动态调试,点击注册来到错误弹窗 点击Debugger -> Pause process 发现断…

【AI系统】GPU 架构与 CUDA 关系

GPU 架构与 CUDA 关系 本文会讲解英伟达 GPU 硬件的基础概念,其次会讲解 CUDA(Compute Unified Device Architecture)并行计算平台和编程模型,详细讲解 CUDA 线程层次结构,最后将讲解 GPU 的算力是如何计算的&#xf…

成功案例 | Fortinet助力宾堡打造数字化安全“美味王国”

在全球数字化转型的大背景下,烘焙食品行业也迎来了前所未有的变革。2024年全球烘焙食品市场规模预计将达到2337.7亿美元1,而数字化转型则成为推动这一市场增长的关键因素之一。 作为全球首屈一指的烘焙食品生产企业,宾堡集团(Gru…

Ubuntu22.04安装CH343驱动并创建udev规则

驱动说明 Linux系统提供CH34*系列 USB UART 设备配合使用的默认 CDC-ACM 驱动程序。驱动程序文件名为CDC-ACM。CDC-ACM 驱动程序控制特定设备的能力有限。此通用驱动程序不了解特定设备协议。因此,设备制造商可以创建能够访问设备特定功能集(例如硬件流…

C# 常用三方库

C# 第三方库 C# 第三方库日志工具库REST 客户端JSON 处理App.config 文件自定义ConfigSection 的 auto 配置ORM 工具嵌入数据库条码/二维码通讯类组件串口通讯 https://www.nuget.org/packages/GodSharp.SerialPort/Modbus 通讯组件西门子通讯组件Fins协议通讯组件, 报表组件包…

深入探索Apache JMeter:HashTree结构解析与应用

Apache JMeter的TestPlan .jmx文件中,HashTree是用于组织和管理测试计划元素的关键数据结构。以下是对HashTree及其在JMeter中的作用和特点的详细解释: 一、HashTree的定义与作用 定义:HashTree是JMeter中用于存储和管理测试计划元素的一种…

解决vue-pdf的签章不显示问题

在使用vue-pdf 4.3.0时发现上传一般的普通pdf正常预览,但是上传带有红头文件的和和特殊字体的pdf无法正常内容显示,文字丢失问题。 1、查看控制台报错信息 2、缺少字体原因 getNumPages(url) {var loadingTask pdf.createLoadingTask({url: url,//引入…

【大数据学习 | Spark-Core】Spark的分区器(HashPartitioner和RangePartitioner)

之前学过的kv类型上面的算子 groupby groupByKey reduceBykey sortBy sortByKey join[cogroup left inner right] shuffle的 mapValues keys values flatMapValues 普通算子,管道形式的算子 shuffle的过程是因为数据产生了打乱重分,分组、排序、join等…