Scikit学习-随机梯度下降

简介

随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）是一种常见的优化算法，在机器学习中常被用于训练大规模的模型。具体而言，它每次从训练集中抽取一个样本进行一次参数更新，相对于传统的批量梯度下降算法（Batch Gradient Descent），它在计算资源利用率上更高效，但也带来了训练过程的不稳定性。Scikit-learn是一款常用的Python机器学习库，提供了多种优化算法的实现，其中包括了随机梯度下降算法。

Scikit-learn中的SGD

Scikit-learn中的随机梯度下降算法被封装在了sklearn.linear_model.SGDClassifier和sklearn.linear_model.SGDRegressor两个类中，分别用于分类和回归任务。首先，我们来看一个基本的例子，使用SGDClassifier训练一个简单的二元分类器：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)

# 创建SGD分类器
clf = SGDClassifier(random_state=42)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 计算在测试集上的准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy*100))

在以上代码中，我们首先使用load_digits()函数加载了scikit-learn中自带的手写数字数据集，然后使用train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们创建了一个SGDClassifier，将其随机状态设置为42，即使每次跑程序都能得到相同的结果。接着，我们使用fit()函数训练了分类器，并使用predict()函数在测试集上进行预测。最后，我们使用accuracy_score()函数计算了分类器在测试集上的准确率。

注意，由于随机梯度下降算法会使得模型的参数更新变得不稳定，因此在使用SGD进行训练时，通常需要进行一些参数调整。例如，可以调节学习率（learning_rate）、正则化系数（alpha）等。

小结

本文简要介绍了Scikit-learn中的随机梯度下降算法，并给出了一个二元分类器的例子。在实际应用中，由于随机梯度下降算法带来的参数更新不稳定性，可能需要进行一些参数调节才能得到最佳的模型性能。