文章编号：40303 / 分类：行业资讯 / 更新时间：2024-12-14 04:05:21 / 浏览：次

引言

在机器学习中，超参数调优是一个至关重要的步骤，旨在找到针对特定数据集和任务的最佳模型设置。超参数是机器学习算法中不能直接通过数据学习的参数，通常需要手动设置或通过搜索算法优化。

超参数的类型

超参数可以分为两类：

• 算法超参数：这些超参数控制算法的内部行为，例如决策树中的树的深度或神经网络中的神经元数量。
• 正则化超参数：这些超参数用于防止模型过拟合，例如 L1 或 L2 正则化系数。

超参数调优的重要性

超参数调优对于创建高性能机器学习模型至关重要。通过优化超参数，可以：

• 提高模型性能和泛化能力
• 避免过拟合和欠拟合
• 缩短模型训练时间
• 增强模型对不同数据集和任务的适用性

超参数调优的方法

有许多不同的超参数调优方法，包括：

• 手动调优：手动设置超参数并评估模型性能。这种方法耗时且繁琐，但可以提供对模型行为的深入了解。
• 网格搜索：在超参数空间中定义一个网格，并评估每个可能的超参数组合。这种方法简单易用，但可能非常计算密集型。
• 随机搜索：在超参数空间中随机采样，并评估所选超参数组合。这种方法比网格搜索更有效，但可能无法找到全局最优解。
• 贝叶斯优化：使用贝叶斯定理逐步缩小超参数空间。这种方法需要较少的评估次数，但可能比其他方法更耗时。

超参数调优的最佳实践

在进行超参数调优时，应遵循以下最佳实践：

• 使用验证集来评估模型性能，避免过拟合。
• 使用交叉验证来获得更鲁棒的性能估计。
• 并行化超参数调优过程以提高效率。
• 使用超参数调优工具和库来简化过程。
• 小心过拟合，并考虑模型的复杂度和解释性。

结论

超参数调优是机器学习建模中不可或缺的一步。通过优化超参数，您可以显着提高模型性能，并为您的特定数据集和任务找到理想的设置。通过采用适当的方法和最佳实践，您可以充分利用超参数调优，创建高性能且鲁棒的机器学习模型。

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机器学习中的距离计算方式

在机器学习中，优化模型的关键之一是选择合适的损失函数，它反映了预测值与真实值之间的差异，这些差异可以用不同的距离计算方式来量化。 让我们深入了解几种常见的距离计算方法。 首先，距离在数学中定义为数值点之间的度量，如闵可夫斯基距离。 例如，设点 P 和 Q 的坐标分别为 [公式]，闵可夫斯基距离公式为 [公式]。 当 p=2 时，它是欧氏距离，而 p=1 时则是曼哈顿距离，后者在描述出租车在曼哈顿网格中行驶距离时更直观。 当 p 变大，闵可夫斯基距离会趋向于切比雪夫距离，考虑数据分布的对称性很重要，有时需要对数据进行标准化处理，如 z-score [公式]。 对于相关性强且尺度不同的维度，马氏距离（Mahalanobis distance）更为适合。 它通过 Cholesky分解消除相关性，处理后的欧氏距离即为马氏距离。 马氏距离在图示中，如坐标 (3, 3) 和 (2, -2) 的例子，体现了其对相关性和尺度的敏感性。 向量内积，作为线性代数基础，不仅用于相似性测量，还在信号处理中用于DFT和DCT分析。 通过内积，可以找到信号中的相关组分。 余弦相似度（Cosine similarity）则通过除以向量长度，对内积进行归一化，使得它不受幅值影响，只关注方向。 皮尔逊相关系数（Pearson correlation）具有平移不变性和尺度不变性，用于衡量两个变量之间的线性相关性，广泛用于推荐系统中寻找用户间的相似性。 在处理分类数据时，汉明距离用于衡量字符串相似性，而杰卡德相似系数则关注于类别中的共享元素，如用户看过的电影。 编辑距离（Edit distance）则处理不同长度字符串之间的匹配问题，如DTW（动态时间扭曲）用于时间序列的相似度比较。 在概率分布层面，KL散度（KL-Divergence）作为相对熵，衡量两个概率分布之间的差异，是Softmax回归中优化目标函数的重要部分，它反映了模型预测分布与理想标签分布的差距。 总的来说，选择合适的距离计算方法取决于数据的特性和问题需求，每种方法都有其适用场景和局限性。

超参数优化算法

超参数优化算法旨在寻找最佳超参数，以提升机器学习和深度学习模型性能。 这类算法主要分为网格搜索、基于贝叶斯优化的算法、基于梯度的优化方法及基于种群的优化算法。 其中，网格搜索和基于贝叶斯的优化方法最为流行，后者甚至被视为当代超参数优化中的先进模型。 下面，我们将分别探讨网格搜索及其改进版本、贝叶斯优化，并概述基于种群的优化方法。

网格搜索 是一种基础且经典的方法。 它需要先定义每个超参数的备选值，然后在所有可能的组合中选择具有最佳性能的参数设置。 理论上，如果参数空间足够密集，网格搜索能够捕获损失函数的最小值及其对应的参数组合。 然而，随着参数空间的增大，网格搜索所需的计算资源（时间与算力）急剧增加。 例如，对于随机森林，增加单个参数（如树的数量或最大深度）的备选范围，所需的建模次数呈指数级增长。 此外，网格搜索的效率与参数优化的目标一致，即找到具有最佳泛化能力的参数组合。 但是，对于复杂模型如人工神经网络、集成模型，网格搜索的计算成本可能过于高昂，因此不是理想的超参数优化方法。

随机网格搜索 是对网格搜索的一种改进，通过随机挑选部分参数组合，构建子参数空间进行搜索，从而减少计算量。 在sklearn中，随机网格搜索通过`RandomizedSearchCV`类实现。 与网格搜索相比，随机网格搜索能够在效率与精度之间取得较好的平衡，通常比网格搜索更快，同时覆盖的空间更大。 随机网格搜索通过随机抽样参数组合，而非全空间搜索，达到加速搜索过程的目的。 尽管子空间较小，但搜索结果仍能接近最优解。

对半网格搜索 是另一种减少训练数据量的网格搜索优化方法。 该方法通过从全数据集中分批次抽取子集，仅在这些子集上验证参数组合性能，以加速搜索过程。 对半网格搜索通过迭代地筛选参数组合，确保最终选择的参数组合在全数据集上表现出色。 这种方法在牺牲部分精度的同时，显著减少了训练时间，适用于大规模数据集的优化任务。 然而，初始子集的大小需适当，以确保对全数据集的代表性。

贝叶斯优化 是基于先验知识的超参数优化方法。 它利用贝叶斯理论进行参数空间的优化，通过构建高斯过程回归模型来预测参数组合的性能，进而选择最有可能优化目标函数的参数组合。 贝叶斯优化在效率和精度上往往优于网格搜索，但需要一定的理论背景和实现技巧。 通过定义参数空间、目标函数以及使用贝叶斯优化库（如hyperopt），可以自动优化超参数，以提升模型性能。

基于种群的优化 包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等，它们通过模拟生物进化或物理过程中的优化机制来搜索最优解。 这些算法通常适用于大规模搜索空间，但篇幅限制，将在后续篇章中进行详细讨论。

机器学习的分类

机器学习的分类主要有学习策略、学习方法、数据形式。 学习目标等。 从学习策略方面来看，如果比较严谨的讲，那就是可分为两种：(1) 模拟人脑的机器学习符号学习：模拟人脑的宏现心理级学习过程，以认知心理学原理为基础，以符号数据为输入，以符号运算为方法，用推理过程在图或状态空间中搜索，学习的目标为概念或规则等。 符号学习的典型方法有记忆学习、示例学习、演绎学习.类比学习、解释学习等。 神经网络学习(或连接学习)：模拟人脑的微观生理级学习过程，以脑和神经科学原理为基础，以人工神经网络为函数结构模型，以数值数据为输人，以数值运算为方法，用迭代过程在系数向量空间中搜索，学习的目标为函数。 典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。 (2) 直接采用数学方法的机器学习主要有统计机器学习。 统计机器学习是基于对数据的初步认识以及学习目的的分析，选择合适的数学模型，拟定超参数，并输入样本数据，依据一定的策略，运用合适的学习算法对模型进行训练，最后运用训练好的模型对数据进行分析预测。 统计机器学习三个要素：模型(model)：模型在未进行训练前，其可能的参数是多个甚至无穷的，故可能的模型也是多个甚至无穷的，这些模型构成的集合就是假设空间。 策略(strategy)：即从假设空间中挑选出参数最优的模型的准则。 模型的分类或预测结果与实际情况的误差(损失函数)越小，模型就越好。 那么策略就是误差最小。 算法(algorithm)：即从假设空间中挑选模型的方法(等同于求解最佳的模型参数)。 机器学习的参数求解通常都会转化为最优化问题，故学习算法通常是最优化算法，例如最速梯度下降法、牛顿法以及拟牛顿法等。 如果从学习方法方面来看的话，主要是归纳学习和演绎学习以及类比学习、分析学习等。 如果是从学习方式方面来看，主要有三种，为监督学习、无监督学习、 强化学习。 当从数据形式上来看的话，为 结构化学习、非结构化学习、还可从学习目标方面来看，为 概念学习、规则学习、函数学习、类别学习、贝叶斯网络学习。

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