深入浅析Python 中的sklearn模型选择

本文将针对Python中的scikit-learn (简称 sklearn)，深入浅出的介绍模型选择的相关知识。

什么是模型选择

在机器学习中，模型选取是一个非常重要的工作。机器学习算法存在许多参数需要调整，而这些参数的不同取值会对最终的模型性能产生非常大的影响。模型选择的目的是在不同的模型或不同的参数集上进行实验，从中找到一个最优的模型或参数集合，以达到最好的预测结果。

如何做模型选择

模型选择的过程主要分为四个步骤：数据准备、选择评价指标、选择模型、参数调整。

数据准备

这个步骤其实是数据预处理的工作。因为如果数据没有经过处理，会影响模型的性能评估。常用的方法包括：去除缺失值、数据标准化、数据归一化等。

选择评价指标

模型评价指标是非常重要的一步。常用的指标包含精确率、召回率、F1、AUC等。具体使用哪一个指标取决于具体问题和数据。例如，在分类问题中，可以使用Accuracy precision recall 等指标。

选择模型

常用的模型选择方法包括网格搜索，随机参数优化等。从sklearn中我们可以使用GridSearchCV()函数，来帮助我们完成模型选择。

参数调整

这是模型运用中非常重要的环节，因为参数的设置不仅需要我们了解运用的场景，以及运用的算法，《越靠近真实场景越好》。从sklearn中调用参数优化器调整这些参数。

下面我们以两个具体的示例，介绍模型选择的具体流程。

示例1：Iris数据集分类问题

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.metrics import classification_report

# 读取数据
iris = load_iris()
X = iris.data
Y = iris.target

# 数据准备
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义模型
model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)

# 设置需要网格调参的参数
parameters = {'criterion': ['gini', 'entropy'],
              'max_depth': [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}

# 网格调参
clf = GridSearchCV(model, parameters, cv=5)

# 训练模型
clf.fit(X_train, Y_train)

# 输出最好结果
print("Best parameters set found on development set:")
print(clf.best_params_)

# 预测
y_true, y_pred = Y_test, clf.predict(X_test)

# 输出模型评测结果
print(classification_report(y_true, y_pred))

示例2：波士顿房价预测问题

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 读取数据
boston = load_boston()
X = boston.data
Y = boston.target

# 定义模型
model = LinearRegression()

# 设置需要网格调参的参数
parameters = {'normalize': [True, False]}

# 网格调参
clf = GridSearchCV(model, parameters, cv=5)

# 训练模型
clf.fit(X, Y)

# 输出最好结果
print("Best parameters set found on development set:")
print(clf.best_params_)

总结

模型选择是一个非常重要的环节，需要有经验并付出大量的实验。但是通过使用sklearn提供的函数，可以方便快捷的实现模型的选择和调整，从而提升模型的性能。