超参调优是“模型调优”（Model Tuning)阶段最主要的工作，是直接影响模型最终效果的关键步骤，然而，超参调优本身却是一项非常低级且枯燥的工作，因为它的策略就是：不断变换参数值，一轮一轮地去“试”，直到找出结果最好的一组参数。显然，这个过程是可以通过编程封装成自动化的工作，而不是靠蛮力手动去一遍一遍的测试。为此，Sklearn提供了多种（自动化）超参调优方法（官方文档），其中网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）是最基础也是最常用的两个：
| 方法名称 | 对应类/函数 | 官方文档 |
|---|---|---|
| 网格搜索（Grid Search） | sklearn.model_selection.GridSearchCV | 文档链接 |
| 随机搜索（Randomized Search） | sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV | 文档链接 |
对应类/函数的后缀CV是Cross-Validation的意思，因为它们每尝试一种超参组合时，都会使用Cross-Validation进行效果评估，所以调用它们时也都需要显式指定cv参数，即：验证的轮次（K-Fold的份数）。
网格搜索（Grid Search）的逻辑其实非常简单，就是由开发者针对每个超参设定多个值去尝试，找出效果最好的那个，由于超参会有很多个，而每一个超参又有多个尝试值，所以就变成了一个“排列组合”问题。例如我们想针对两个超参进行调优，第一个超参设置了2个尝试值，第二个超参设置了3个尝试值，则超参设置总共会有 2 × 3 = 6 种组合，理论上模型要被训练6次，如果再加上交叉验证的轮次参数cv，假设cv=3，则总得的训练次数将变为：6 × 3 = 18 次。以下是《Hands-On ML, 2nd Edition》一书中提供的GridSearchCV示例代码：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = [
{'n_estimators': [3, 10, 30], 'max_features': [2, 4, 6, 8]},
{'bootstrap': [False], 'n_estimators': [3, 10], 'max_features': [2, 3, 4]},
]
forest_reg = RandomForestRegressor()
grid_search = GridSearchCV(forest_reg, param_grid, cv=5,
scoring='neg_mean_squared_error',
return_train_score=True)
grid_search.fit(housing_prepared, housing_labels)
在这份示例代码中，作者提供针对bootstrap、n_estimators和max_features三个超参，给出了两套参数设定：
第一套：{'n_estimators': [3, 10, 30], 'max_features': [2, 4, 6, 8]} 总计：3 × 4 = 12 种组合
第二套：{'bootstrap': [False], 'n_estimators': [3, 10], 'max_features': [2, 3, 4]} 总计：1 × 2 × 3 = 6 种组合
合在一起一共：12 + 6 = 18 种组合，加上交叉验证设定cv=5，所以最终将训练 18 × 5 = 90 次！这里我们可以看到param_grid是一个list，里面每一个元素是一个dict，一个dict就代表了一套参数设定，每套参数设定根据赋值情况又会产生多种参数组合。其实上面两套组合也可以用下面的一套设定覆盖：
param_grid = [
{'bootstrap': [True, False], 'n_estimators': [3, 10, 30], 'max_features': [2, 3, 4, 6, 8]}
]
但在此情况下，总的训练次数将会变为：(2 × 3 × 5) × 5 = 150 次。由此可见，Sklearn这种允许设定多套参数的设计（即一个list下可配置多个dict）还是有可取之处，会方便开发人员更具经验设定最有希望的取值集合，减少训练次数。
网格搜索适用于参数组合数比较少的情况，当参数组合大到一定程度后，模型训练所占用的资源和持续时间将会超用户的可接受范围，此时往往就要改用随机搜索（Randomized Search）了。随机搜索的工作原理和网格搜索其实差不多，都是“暴力尝试”，不同之处在于：网格搜索的参数取值集合是用户设定的，而随机搜索的参数取值则是指定好区间（最大值和最小值）由随机数发生器随机生成的，而想要生成多少种组合是可以设置的。以下是《Hands-On ML, 2nd Edition》一书中提供的RandomizedSearchCV示例代码：
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import randint
param_distribs = {
'n_estimators': randint(low=1, high=200),
'max_features': randint(low=1, high=8),
}
forest_reg = RandomForestRegressor(random_state=42)
rnd_search = RandomizedSearchCV(forest_reg, param_distributions=param_distribs,
n_iter=10, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error', random_state=42)
rnd_search.fit(housing_prepared, housing_labels)
在这份代码中，作者针对n_estimators和max_features两个超参分别设定了 1 ~ 200 和 1 ~ 8 的取值区间，然后通过设定参数n_iter=10将参数组合数设定为10，当然，叠加上交叉验证cv=5后，实际的训练就是 5 × 10 = 50 次了。
到此这篇关于Sklearn调优之网格搜索与随机搜索原理详细分析的文章就介绍到这了,更多相关Sklearn网格搜索与随机搜索内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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