【机器学习 模型调参】GridSearchCV模型调参利器

本文主要是介绍【机器学习 模型调参】GridSearchCV模型调参利器，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

导入模块sklearn.model_selection

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

GridSearchCV 称为网格搜索交叉验证调参，它通过遍历传入的参数的所有排列组合，通过交叉验证的方式，返回所有参数组合下的评价指标得分，GridSearchCV 函数的参数详细解释如下：

class sklearn.model_selection.GridSearchCV（estimator，param_grid，scoring = None，n_jobs = None，iid ='deprecated'，refit = True，cv = None，verbose = 0，pre_dispatch ='2 * n_jobs'，error_score = nan，return_train_score = False ）GridSearchCV官方说明参数：estimator：scikit-learn 库里的算法模型；
param_grid：需要搜索调参的参数字典；
scoring：评价指标，可以是 auc, rmse，logloss等；
n_jobs：并行计算线程个数，可以设置为 -1，这样可以充分使用机器的所有处理器，并行数量越多，有利于缩短调参时间；
iid：如果设置为True，则默认假设数据在每折中具有相同地分布，并且最小化的损失是每个样本的总损失，而不是每折的平均损失。简单点说，就是如果你可以确定 cv 中每折数据分布一致就设置为 True，否则设置为 False；
cv：交叉验证的折数，默认为3折；常用属性：
cv_results_:用来输出cv结果的，可以是字典形式也可以是numpy形式，还可以转换成DataFrame格式
best_estimator_：通过搜索参数得到的最好的估计器，当参数refit=False时该对象不可用
best_score_：float类型，输出最好的成绩
best_params_：通过网格搜索得到的score最好对应的参数
best_index_：对应于最佳候选参数设置的索引（cv_results_数组）。cv_results _ [‘params’] [search.best_index_]中的dict给出了最佳模型的参数设置，给出了最高的平均分数（search.best_score_）。
scorer_：评分函数
n_splits_：交叉验证的数量
refit_time_：refit所用的时间，当参数refit=False时该对象不可用常用函数：decision_function(X)：返回决策函数值（比如svm中的决策距离）
fit(X,y=None,groups=None,fit_params)：在数据集上运行所有的参数组合
get_params(deep=True)：返回估计器的参数
inverse_transform(Xt)：Call inverse_transform on the estimator with the best found params.
predict(X)：返回预测结果值（0/1）
predict_log_proba(X)： Call predict_log_proba on the estimator with the best found parameters.
predict_proba(X):返回每个类别的概率值（有几类就返回几列值）
score(X, y=None):返回函数
set_params(**params)：Set the parameters of this estimator.
transform(X):在X上使用训练好的参数属性grid_scores_已经被删除，改用：means = grid_search.cv_results_['mean_test_score']
params = grid_search.cv_results_['params']

GBDT例子：

# -*- coding: utf-8 -*-# 载入包
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score,mean_absolute_error
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from sklearn.externals import joblib
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
import numpy as np# 读取数据
data_path=r'D:\data.txt'
# 导入数据
data=pd.read_table(data_path)# 筛选自变量
X=data.iloc[:,1:]
# 筛选因变量
y=data.iloc[:,0]
# 提取特征名
feature_names=list(X.columns)
# 切分数据，划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=33)param_gbdt3 = {'learning_rate':[0.06,0.07,0.08,0.09,0.1],'n_estimators':[100,150,200,250,300]}gbdt_search2 = GridSearchCV(estimator=GradientBoostingRegressor(loss='ls',max_depth=9,max_features=9,subsample=0.8,min_samples_leaf=4, min_samples_split=6),n_jobs=-1,param_grid=param_gbdt3,scoring='neg_mean_squared_error',iid=False,cv=5)
gbdt_search2.fit(X_train,y_train)
print(gbdt_search2.best_params_)

2、xgboost例子：

# -*- coding: utf-8 -*-# 载入包
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score,mean_absolute_error
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from sklearn.externals import joblib
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
import numpy as np# 读取数据
data_path=r'D:\data.txt'
# 导入数据
data=pd.read_table(data_path)# 筛选自变量
X=data.iloc[:,1:]
# 筛选因变量
y=data.iloc[:,0]
# 提取特征名
feature_names=list(X.columns)
# 切分数据，划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=33)cv_params  = {'n_estimators': [280,290,300,320,330]}other_params = {'learning_rate':0.1,'max_depth':8,'min_child_weight':1,'gamma':0.05,'subsample':0.8,'colsample_bytree':0.8,'reg_alpha':0,'reg_lambda':1
}
xgb_model_ = XGBRegressor(**other_params)
xgb_search = GridSearchCV(xgb_model_,param_grid=cv_params ,scoring='r2',iid=False,n_jobs=-1,cv=5)xgb_search.fit(X_train, y_train)means = xgb_search.cv_results_['mean_test_score']
params = xgb_search.cv_results_['params']print(means)
print(params)
print(xgb_search.best_params_)
print(xgb_search.best_score_)

常用参数解读：

estimator：所使用的分类器，如果比赛中使用的是XGBoost的话，就是生成的model。比如： model = xgb.XGBRegressor(**other_params)
param_grid：值为字典或者列表，即需要最优化的参数的取值。比如：cv_params = {‘n_estimators’: [550, 575, 600, 650, 675]}
scoring :准确度评价标准，默认None,这时需要使用score函数；或者如scoring=‘roc_auc’，根据所选模型不同，评价准则不同。字符串（函数名），或是可调用对象，需要其函数签名形如：scorer(estimator, X, y)；如果是None，则使用estimator的误差估计函数。scoring参数选择如下：
scoring参数 说明：

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