网格搜索 Python

网格搜索是一种超参数优化技术，可以通过尝试不同的超参数组合来寻找一个机器学习模型的最佳参数。在本文中，我们将介绍什么是网格搜索，以及如何使用 Python 实现它。

什么是网格搜索？

网格搜索是一种超参数优化技术，用于寻找最佳模型超参数的组合，以提高模型的性能。在应用机器学习算法时，模型的性能往往依赖于模型的超参数，例如学习率、正则化参数和其他调整模型的参数。通过网格搜索，可以直观地理解每个超参数的作用，并通过系统地尝试超参数组合来找到最佳的超参数值。

网格搜索实现

下面，我们将使用 Python 实现一个简单的网格搜索程序，该程序将使用 scikit-learn 库来演示其功能。首先，我们需要导入 scikit-learn 库和一些其他必要的库。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

首先，我们准备一个用于分类的 iris 数据集。该数据集包含三个类别的花朵，每个类别包含 50 个样本，每个样本包含四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。我们将 iris 数据集加载到一个变量中，然后使用 train_test_split() 函数将数据集分成训练集和测试集。

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们准备一个 SVM 分类器，并使用 GridSearchCV 类执行网格搜索。我们为 SVM 分类器指定了两个超参数：C 和 gamma。C 是惩罚参数，控制误分类样本的权重，gamma 是 RBF 核函数的参数，控制数据点的密度。我们创建一个参数字典，其中包含我们想要优化的超参数的范围。我们设置参数的值范围，以便可以搜索的参数在 10 ^ [-2, 2] 范围内均匀分布。我们还指定了网格搜索要执行的交叉验证的次数。

param_grid = {'C': [0.01, 0.1, 1, 10, 100],
              'gamma': [0.01, 0.1, 1, 10, 100]}
grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以通过调用 best_params_ 属性查找最佳参数值，并用测试集评估该模型的性能。

best_params = grid_search.best_params_
print(best_params)

best_model = SVC(C=best_params['C'], gamma=best_params['gamma'])
best_model.fit(X_train, y_train)

accuracy = best_model.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

总结

在本文中，我们学习了什么是网格搜索以及如何使用 Python 和 scikit-learn 库在机器学习中使用网格搜索。网格搜索可以帮助我们找到最佳超参数组合，提高模型的性能。在使用网格搜索时，必须指定要搜索的超参数和搜索超参数的范围。在完成网格搜索后，我们可以查找最佳参数，训练最优模型并对其进行测试。