四种Python机器学习超参数搜索方法总结

关于“四种Python机器学习超参数搜索方法总结”的完整攻略，我将从以下几个方面进行讲解：

1. 超参数的概念与搜索方法
2. 网格搜索(Grid Search)的原理和Python代码示例
3. 随机搜索(Random Search)的原理和Python代码示例
4. 贝叶斯优化(Bayesian Optimization)的原理和Python代码示例
5. 遗传算法(Genetic Algorithm)的原理和Python代码示例

1. 超参数的概念与搜索方法

超参数是机器学习算法中的一种参数，它不能直接从数据中学习得到，需要我们手动设置。不同的超参数设置会对模型的性能产生不同的影响，因此需要采用一种合适的搜索方法来寻找最优的超参数组合。常用的超参数搜索方法有网格搜索(Grid Search)、随机搜索(Random Search)、贝叶斯优化(Bayesian Optimization)和遗传算法(Genetic Algorithm)等。

2. 网格搜索(Grid Search)的原理和Python代码示例

网格搜索是一种暴力穷举的方式，在所有可能的超参数组合中进行搜索，从而找到最优的超参数组合。实际中常用sklearn库的GridSearchCV类实现网格搜索。

下面是一个简单的网格搜索示例代码，假设我们要使用KNN算法对Iris数据集进行分类，我们可以设定超参数n_neighbors的取值范围为1~10，metric的取值范围为['euclidean', 'manhattan', 'minkowski']，从而进行网格搜索：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 定义参数空间
param_grid = {'n_neighbors': list(range(1,11)), 'metric': ['euclidean', 'manhattan', 'minkowski']}
knn = KNeighborsClassifier()

# 进行网格搜索
grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)

# 输出最优超参数组合，和对应的准确率
print('Best parameters: ', grid_search.best_params_)
print('Best score: {:.4f}'.format(grid_search.best_score_))

3. 随机搜索(Random Search)的原理和Python代码示例

随机搜索是指从超参数的取值空间中随机抽样一些超参数组合进行评估，从而找到最优的超参数组合。相比于网格搜索，随机搜索具有更高的搜索效率。实际中常用sklearn库的RandomizedSearchCV类实现随机搜索。

下面是一个简单的随机搜索示例代码，同样使用KNN算法对Iris数据集进行分类：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 定义参数空间
param_dist = {'n_neighbors': list(range(1,11)), 'metric': ['euclidean', 'manhattan', 'minkowski']}
knn = KNeighborsClassifier()

# 进行随机搜索
random_search = RandomizedSearchCV(knn, param_distributions=param_dist, cv=5, n_iter=10, random_state=1)
random_search.fit(X, y)

# 输出最优超参数组合，和对应的准确率
print('Best parameters: ', random_search.best_params_)
print('Best score: {:.4f}'.format(random_search.best_score_))

4. 贝叶斯优化(Bayesian Optimization)的原理和Python代码示例

贝叶斯优化是利用贝叶斯公式不断更新先验分布，从而找到最优的超参数组合。相比于网格搜索和随机搜索，贝叶斯优化通常需要更少的运算次数，但实现复杂度也更高。实际中常用skopt库实现贝叶斯优化。

下面是一个简单的贝叶斯优化示例代码，同样使用KNN算法对Iris数据集进行分类：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from skopt import BayesSearchCV
from skopt.space import Real, Integer, Categorical

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 定义参数空间
param_space = {'n_neighbors': Integer(1, 10), 'metric': Categorical(['euclidean', 'manhattan', 'minkowski'])}
knn = KNeighborsClassifier()

# 进行贝叶斯优化
bayes_search = BayesSearchCV(knn, param_space, cv=5)
bayes_search.fit(X, y)

# 输出最优超参数组合，和对应的准确率
print('Best parameters: ', bayes_search.best_params_)
print('Best score: {:.4f}'.format(bayes_search.best_score_))

5. 遗传算法(Genetic Algorithm)的原理和Python代码示例

遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的算法，用进化论的思想来寻找最优解。虽然在机器学习中使用不如前三种方法广泛，但在其他领域中应用广泛，适合解决复杂函数优化问题。实际中常用DEAP库实现遗传算法。

下面是一个简单的遗传算法示例代码，假设我们要最小化函数$f(x)=x^2$，我们可以采用遗传算法来寻找最小值点：

import random
from deap import algorithms, base, creator, tools

# 定义适应度函数，即要最小化的函数
def eval_fitness(individual):
    x = individual[0]
    return x**2,

# 定义遗传算法参数
creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin)
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_float", random.uniform, -5, 5)  # 参数取值范围
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=1)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
toolbox.register("evaluate", eval_fitness)
toolbox.register("mate", tools.cxUniform, indpb=0.5)
toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=0.2, indpb=0.2)
toolbox.register("select", tools.selTournament)

# 执行遗传算法
pop = toolbox.population(n=10)
try:
    hof = tools.HallOfFame(1, similar=lambda x, y: abs(x[0] - y[0]) < 0.01)  # 定义阈值
except Exception as e:
    hof = tools.HallOfFame(1)
algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.3, ngen=100, stats=None, halloffame=hof)

# 输出最优解
print('Best fitness: %f' % hof[0].fitness.values[0])
print('Best individual: ', hof[0])

以上就是四种Python机器学习超参数搜索方法的详细讲解和代码示例。