python 超参数 自动搜索模块GridSearchCV（收藏）

Posted 2020-12-24 nxf-rabbit75

1. 引言

当我们跑机器学习程序时，尤其是调节网络参数时，通常待调节的参数有很多，参数之间的组合更是繁复。依照注意力>时间>金钱的原则，人力手动调节注意力成本太高，非常不值得。For循环或类似于for循环的方法受限于太过分明的层次，不够简洁与灵活，注意力成本高，易出错。本文介绍sklearn模块的GridSearchCV模块，能够在指定的范围内自动搜索具有不同超参数的不同模型组合，有效解放注意力。

2. GridSearchCV模块简介

 这个模块是sklearn模块的子模块，导入方法非常简单

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

函数原型：

class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch=‘2*n_jobs‘, error_score=‘raise‘, return_train_score=True)
其中cv可以是整数或者交叉验证生成器或一个可迭代器，cv参数对应的4种输入列举如下：
None：默认参数，函数会使用默认的3折交叉验证
整数k：k折交叉验证。对于分类任务，使用StratifiedKFold（类别平衡，每类的训练集占比一样多，具体可以查看官方文档）。对于其他任务，使用KFold
交叉验证生成器：得自己写生成器
可以生成训练集与测试集的迭代器
3. 分析结果自动保存
逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。
CSV文件有个突出的优点，可以用excel等软件打开，比起记事本和matlab、python等编程语言界面，便于查看、制作报告、后期整理等。
GridSearchCV模块中，不同超参数的组合方式及其计算结果以字典的形式保存在 clf.cv_results_中，python的pandas模块提供了高效整理数据的方法，只需要3行代码即可解决问题。
GridSearchCV模块中，不同超参数的组合方式及其计算结果以字典的形式保存在 clf.cv_results_中，python的pandas模块提供了高效整理数据的方法，只需要3行代码即可解决问题。
cv_result = pd.DataFrame.from_dict(clf.cv_results_) 
with open(‘cv_result.csv‘,‘w‘) as f: 　　
	cv_result.to_csv(f)
4. 完整例程
代码清晰易懂，无须解释。https://github.com/JiJingYu/tensorflow-exercise/tree/master/svm_grid_search
import pandas as pd
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import classification_report 
iris = datasets.load_iris()
parameters = {‘kernel‘:(‘linear‘, ‘rbf‘), ‘C‘:[1, 2, 4], ‘gamma‘:[0.125, 0.25, 0.5 ,1, 2, 4]}
svr = svm.SVC()
clf = GridSearchCV(svr, parameters, n_jobs=-1)
clf.fit(iris.data, iris.target)
cv_result = pd.DataFrame.from_dict(clf.cv_results_)
with open(‘cv_result.csv‘,‘w‘) as f:
     cv_result.to_csv(f)
     
print(‘The parameters of the best model are: ‘)
print(clf.best_params_)
y_pred = clf.predict(iris.data)
print(classification_report(y_true=iris.target, y_pred=y_pred))