机器学习之模型的选择与调优
程序员文章站
2024-03-15 11:31:29
...
1.交叉验证相关概念
交叉验证:将拿到的数据,分为训练和验证集。以下图为例:将数据分成4份,其中一份作为验证集。然后经过4次(组)的测试,每次都更换不同的验证集。即得到4组模型的结果,取平均值作为最终结果。又称4折交叉验证。
2.超参数搜索-网格搜索
通常情况下,有很多参数是需要手动指定的 (如k-近邻算法中的K值),这种叫超参数。但是手动过程繁杂,所以需要对模型预设几种超参数组合。每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出最优参数组合建立模型。
2.1 超参数搜索-网格搜索API
2.2 交叉验证与网格搜索对K-近邻算法的调优
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
def knncls():
"""
K-近邻预测用户签到位置
:return:None
"""
# 读取数据
data = pd.read_csv("./data/FBlocation/train.csv")
# print(data.head(10))
# 处理数据
# 1、缩小数据,查询数据晒讯
data = data.query("x > 1.0 & x < 1.25 & y > 2.5 & y < 2.75")
# 处理时间的数据
time_value = pd.to_datetime(data['time'], unit='s')
print(time_value)
# 把日期格式转换成 字典格式
time_value = pd.DatetimeIndex(time_value)
# 构造一些特征
data['day'] = time_value.day
data['hour'] = time_value.hour
data['weekday'] = time_value.weekday
# 把时间戳特征删除
data = data.drop(['time'], axis=1) # axis=1表示列,按照列删除,axis=0表示行
print(data)
# 把签到数量少于n个目标位置删除
place_count = data.groupby('place_id').count()
tf = place_count[place_count.row_id > 3].reset_index()
data = data[data['place_id'].isin(tf.place_id)]
# 取出数据当中的目标值和特征值
y = data['place_id'] # y为目标值
x = data.drop(['place_id'], axis=1) # x为特征值
# 进行数据的分割训练集合测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25)
# 特征工程(标准化)
std = StandardScaler()
# 对测试集和训练集的特征值进行标准化
x_train = std.fit_transform(x_train)
x_test = std.transform(x_test)
# 进行算法流程 # 超参数
knn = KNeighborsClassifier()
# # fit, predict,score
# knn.fit(x_train, y_train)
#
# # 得出预测结果
# y_predict = knn.predict(x_test)
#
# print("预测的目标签到位置为:", y_predict)
#
# # 得出准确率
# print("预测的准确率:", knn.score(x_test, y_test))
# 构造一些参数的值进行搜索
param = {"n_neighbors": [3, 5, 10]}
# 进行网格搜索
gc = GridSearchCV(knn, param_grid=param, cv=2)
gc.fit(x_train, y_train)
# 预测准确率
print("在测试集上准确率:", gc.score(x_test, y_test))
print("在交叉验证当中最好的结果:", gc.best_score_)
print("选择最好的模型是:", gc.best_estimator_)
print("每个超参数每次交叉验证的结果:", gc.cv_results_)
return None
if __name__ == "__main__":
knncls()
输出的结果为:
上一篇: JVM的内存模型以及性能调优
下一篇: Dropout