隨機搜尋RandomizedSearchCV原理

2021-10-06 19:21:55 字數 2006 閱讀 8850

文章目錄

一、問題描述及**示例

二、randomsearchcv是如何"隨機搜尋"的

三、randomsearch為什麼會有效

四、其他

——內容整理自randomizedsearchcv源**和**random search for hyper-parameter optimization,供有需要的同學參考。

一、問題描述及**示例

(1)超引數優化也就是常說的調參,python-sklearn裡常用的有gridsearchcv和randomizedsearchcv可以用。其中gridsearchcv的原理很簡明,就是程式去挨個嘗試每一組超引數,然後選取最好的那一組。可以想象,這個是比較費時間的,面臨著維度災難。因此james bergstra和yoshua bengio在2023年提出了超引數優化的randomsearch方法。

(2)randomizedsearchcv是在**的基礎上加入了cross-validation,**示例如下(選自官方文件):

import numpy as np

from scipy.stats import randint as sp_randint

from sklearn.model_selection import randomizedsearchcv

from sklearn.datasets import load_digits

from sklearn.ensemble import randomforestclassifier

# 載入資料

digits = load_digits()

x, y = digits.data, digits.target

# 建立乙個分類器或者回歸器

clf = randomforestclassifier(n_estimators=20)

# 給定引數搜尋範圍:list or distribution

param_dist =           #給定list

# 用randomsearch+cv選取超引數

n_iter_search = 20

random_search = randomizedsearchcv(clf, param_distributions=param_dist,

n_iter=n_iter_search, cv=5, iid=false)

random_search.fit(x, y)

二、randomsearchcv是如何"隨機搜尋"的

考察其源**,其搜尋策略如下:

(a)對於搜尋範圍是distribution的超引數,根據給定的distribution隨機取樣;

(b)對於搜尋範圍是list的超引數,在給定的list中等概率取樣;

(c)對a、b兩步中得到的n_iter組取樣結果,進行遍歷。

(補充)如果給定的搜尋範圍均為list,則不放回抽樣n_iter次。

更詳細的可以參考sklearn-randomizedsearchcv的parametersampler類的**。

三、randomsearch為什麼會有效

下圖是原**裡說明為何隨機搜尋在某些情況下會更有效的原理示意圖:

(a)目標函式為 f(x,y)=g(x)+h(y),其中綠色為g(x),黃色為h(y),目的是求f的最大值。

(b)其中由於g(x)數值上要明顯大於h(y),因此有f(x,y)=g(x)+h(y)≈g(x),也就是說在整體求解f(x,y)最大值的過程中,g(x)的影響明顯大於h(y)。

(c)兩個圖都進行9次實驗(搜尋),可以看到左圖實際探索了各三個點(在橫軸和縱軸上的投影均為3個),而右圖探索了9個不同的點(橫軸縱軸均是,不過實際上橫軸影響更大)。

(d)右圖更可能找到目標函式的最大值。

因此引入隨機因素在某些情況下可以提高尋優效率。

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