模型参数与超参数的区别

模型参数和超参数是机器学习模型中两个非常重要的概念，两者的区别不同但却很容易混淆。

模型参数

模型参数是指在训练过程中可以通过优化算法学习到的、用于决定模型预测值的内部变量。这些参数是模型的一部分，用于进行最终预测，因此它们的值在训练完毕后是固定的，不能再次修改。举个简单例子，对于线性回归模型，它的参数就是权重和截距，它们的值是在训练过程中被学习得到的。

下面是一个简单的线性回归模型：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 数据
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3

# 模型训练
reg = LinearRegression().fit(X, y)

# 输出模型参数
print(reg.coef_)    # 输出：[1. 2.]
print(reg.intercept_)    # 输出：3.000000000000001

上述代码中，我们使用numpy生成一个2维数组作为输入数据，y是通过点积计算得到的，然后定义了一个线性回归模型，并在数据上进行训练（使用fit函数）。在训练完成后，我们通过调用coef_和intercept_属性获取模型的参数值。

超参数

超参数是指我们在模型开发过程中需要手动调整的参数。这些参数不能够被模型训练过程自动学习到，而是需要手动选择不同的值进行实验找到一个最优的值。常见的超参数包括学习率、迭代次数、正则化参数、决策树的深度等。

下面是一个简单的SVM模型：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 切分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义一个SVM模型
clf = SVC(C=1.0, kernel='rbf', gamma='auto')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测并输出准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
print("Accuracy: ", accuracy_score(y_test, y_pred))

上述代码中，我们使用sklearn库中的SVM模型对鸢尾花数据集进行分类，并通过train_test_split函数按照8:2的比例进行数据集划分。我们需要手动选择不同的超参数，例如C、kernel和gamma等。这些超参数的修改通常需要通过实验找到最优的值。

总而言之，模型参数是通过训练过程自动学习而得出的，而超参数是手动选择的并已经固定下来的。在使用机器学习算法时，不同的参数设置会对模型的性能产生非常不同的影响，因此需要在模型设计和调整中充分了解模型参数和超参数的含义和作用。