sklearn GridSearchCV 给出了有问题的结果

Posted 2023-03-12

【中文标题】sklearn GridSearchCV 给出了有问题的结果

【英文标题】：sklearn GridSearchCV gives questionable results

【发布时间】：2021-05-30 22:45:57

【问题描述】：

我有尺寸为 (477 x 200) 的输入数据 X_train 和长度为 477 的 y_train。 我想使用支持向量机回归器，并且正在做网格搜索。

param_grid = 'kernel': ['poly', 'rbf', 'linear','sigmoid'], 'degree': [2,3,4,5], 'C':[0.01,0.1,0.3,0.5,0.7,1,1.5,2,5,10]
grid = GridSearchCV(estimator=regressor_2, param_grid=param_grid, scoring='neg_root_mean_squared_error', n_jobs=1, cv=3, verbose = 1)
grid_result = grid.fit(X_train, y_train))

我得到grid_result.best_params_ 'C': 0.3, 'degree': 2, 'kernel': 'linear' 的分数为-7.76。而'C': 10, 'degree': 2, 'kernel': 'rbf' 给出了 mit -8.0。

但是，当我这样做时

regressor_opt = SVR(kernel='linear', 'degree'=2, C=0.3)
regressor_opt.fit(X_train,y_train)

y_train_pred = regressor_opt.predict(X_train)
print("rmse=",np.sqrt(sum(y_train-y_train_pred)**2)/np.shape(y_train_pred)))

我得到 7.4 并且当我这样做时

regressor_2 = SVR(kernel='rbf', 'degree'=2, C=10)
regressor_2.fit(X_train,y_train)
    
y_train_pred = regressor_2.predict(X_train)
print("rmse=",np.sqrt(sum(y_train-y_train_pred)**2)/np.shape(y_train_pred)))

我得到 5.9。这显然比 7.4 好，但在网格搜索中，我为该参数组合得到的负 rmse 为 -8，因此比 7.4 差。 有人可以向我解释发生了什么吗？我不应该使用scoring='neg_root_mean_square_error'吗？

【参考方案1】：

GridSearchCV 将根据遗漏的数据为您提供分数。这基本上就是交叉验证的工作原理。当你在整个训练集上进行训练和评估时，你正在做的事情是没有进行交叉验证；你会得到一个过于乐观的结果。对于线性内核（7.4 对 7.76），您会稍微看到这一点，而对于更灵活的 RBF 内核（5.9 对 8），这一点会更加夸张。 GridSearchCV 已经确定，我正确地认为，您更灵活的模型也不能泛化。

您应该能够通过使用您的特定估算器（regressor_opt 和 regressor_2）并使用 sklearn 的cross_validate() 来获得遗漏折叠的结果，从而更清楚地看到这种效果。我希望您会看到 regressor_2 的表现比您乐观的 5.9 值差很多。您可能会发现这是一项内容丰富的练习。

请记住，您需要一个在新数据上表现最佳的模型，而不是一个任意适合您的训练数据的模型。

我建议对此的进一步讨论不属于***，而是在crossvalidated。