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python - 使用网格搜索的交叉验证返回比默认更差的结果

coder 2023-08-21 原文

我在 Python 中使用 scikitlearn 来运行一些基本的机器学习模型。使用内置的 GridSearchCV() 函数，我确定了不同技术的“最佳”参数，但其中许多参数的性能比默认值差。我将默认参数作为一个选项包含在内，所以我很惊讶会发生这种情况。

例如:

from sklearn import svm, grid_search
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
gbc = GradientBoostingClassifier(verbose=1)
parameters = {'learning_rate':[0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1],  
              'min_samples_split':[2,5,10,20], 
              'max_depth':[2,3,5,10]}
clf = grid_search.GridSearchCV(gbc, parameters)
t0 = time()
clf.fit(X_crossval, labels)
print "Gridsearch time:", round(time() - t0, 3), "s"
print clf.best_params_
# The output is: {'min_samples_split': 2, 'learning_rate': 0.01, 'max_depth': 2}

这与默认值相同，除了 max_depth 为 3。当我使用这些参数时，我得到 72% 的准确率，而默认值是 78%。

我承认我做过的一件事是可疑的，那就是我使用了我的整个数据集来进行交叉验证。然后在获得参数后，我使用相同的数据集运行它，分为 75-25 个训练/测试。

我的网格搜索忽略了“高级”默认值是否有原因？

最佳答案

在整个数据集上运行交叉验证以选择参数和/或特征时，在同一数据集上进行测试时肯定会导致问题。看起来这至少是这里问题的一部分。在您的数据子集上运行 CV 以进行参数优化，并留下一个保留集进行测试，这是一种很好的做法。

假设您使用的是 iris数据集(这是您的评论链接中示例中使用的数据集)，这是一个示例，说明如何通过首先使用 train_test_split 设置保留集来影响 GridSearchCV 参数优化。 :

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

iris = datasets.load_iris()
gbc = GradientBoostingClassifier()
parameters = {'learning_rate':[0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1], 
              'min_samples_split':[2,5,10,20], 
              'max_depth':[2,3,5,10]}

clf = GridSearchCV(gbc, parameters)
clf.fit(iris.data, iris.target)

print(clf.best_params_)
# {'learning_rate': 1, 'max_depth': 2, 'min_samples_split': 2}

现在使用随机训练子集重复网格搜索:

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, 
                                                 test_size=0.33, 
                                                 random_state=42)

clf = GridSearchCV(gbc, parameters)
clf.fit(X_train, y_train)

print(clf.best_params_)
# {'learning_rate': 0.01, 'max_depth': 5, 'min_samples_split': 2}

我发现这两种方法的分类准确度要高得多，这让我觉得您可能使用了不同的数据 - 但此处演示了在维护保留集的同时执行参数选择的基本要点。希望对您有所帮助。

关于python - 使用网格搜索的交叉验证返回比默认更差的结果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43530761/

python的39codesectionmachine-learningscikit-learncross-validationgrid-search

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