什么是机器学习中的参数提取

你是否想过机器学习模型如何能够找到数据中隐藏的模式并生成精确的预测？实际上，参数在确定这些模型行为方面起着关键作用。调整模型预测并使其适应各种情况的隐藏因素被称为参数。它们作为可移动的拨动开关，来设置模型的权重、偏差或系数，使其能够发展并作出明智的选择。然而，确定这些因素的最佳设置并不简单。参数提取在此发挥作用。找到最理想的参数值以最大化模型性能的过程被称为参数提取。通过仔细调整和微调这些参数，我们可以最大化机器学习模型的准确性、稳健性和泛化能力。本文将详细介绍机器学习中的参数提取。

机器学习中的参数

简单来说，参数是控制机器学习模型行为的杠杆。它们是定义模型如何吸收输入和发展预测的基本单位。参数的类型取决于所使用的算法。例如，虽然神经网络使用权重和偏差作为参数，线性回归使用斜率和截距作为参数。这些变量对于泛化和适应模型非常重要。我们可以定制模型的行为，提高其精确性和适应性。参数决定模型如何理解输入特征，优先考虑数据的各个元素，并最终预测结果。将参数视为我们可以调节的旋钮，用于改变模型的行为和预测能力，从复杂的数据集中获取有价值的见解。为了充分理解机器学习模型的内部运作并发挥其全部潜力，了解参数的作用至关重要。

参数提取的方法

梯度下降

使用梯度下降这种迭代优化技术，根据成本函数的梯度来修改参数。最小化实际值和预期值之间的差异。梯度下降的优点包括收敛到局部最优解以及处理大型数据集的能力。例如，反向传播结合梯度下降会在训练过程中修改权重和偏差，以提高神经网络的性能。

示例

from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

# Load the iris dataset
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# Create a classifier and fit the model using SGD with gradient descent
model = SGDClassifier(loss='log', max_iter=1000)
model.fit(X, y)

# Extract the parameters
coefficients = model.coef_
intercept = model.intercept_

# Print the extracted parameters
print("Coefficients:", coefficients)
print("Intercept:", intercept)

输出

Coefficients: [[  8.8591005   21.51105346 -33.43968497 -15.05090544]
 [ -0.96640468 -74.45577139  17.69863804 -74.57625742]
 [-84.030115   -85.87227256 146.12729041 158.22848237]]
Intercept: [   3.6828852   146.95544595 -136.37156349]

网格搜索

在网格搜索中，参数值会在预先确定的网格内进行详尽评估。这是一种蛮力方法。为了选择产生最佳性能的组合，它会系统地搜索参数空间。网格搜索能够轻松、有效地探索整个参数空间，这是其具有优势的地方。然而，当处理较大区域或评估指标需要很长时间时，它可能会成为计算上的负担。

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

# Load the iris dataset
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# Define the parameter grid for the SVM classifier
param_grid = {
   'C': [0.1, 1, 10],
   'kernel': ['linear', 'rbf', 'poly'],
   'gamma': [0.1, 1, 10]
}

# Create a SVM classifier and perform grid search
model = SVC()
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid)
grid_search.fit(X, y)

# Extract the best parameters
best_params = grid_search.best_params_

# Print the extracted parameters
print("Best Parameters:", best_params)

输出

Best Parameters: {'C': 0.1, 'gamma': 0.1, 'kernel': 'poly'}

随机搜索

在随机搜索中，参数值在预定范围内随机抽样。与网格搜索相比，它能更快地探索更大范围的值，因此具有优势。当对参数空间几乎没有先前信息时，随机搜索是合适的。例如，随机搜索可以在设置支持向量机的超参数时有效地检查许多可能性。

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

# Load the iris dataset
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# Define the parameter distributions for the random search
param_dist = {
   'n_estimators': [10, 50, 100],
   'max_depth': [None, 5, 10],
   'min_samples_split': [2, 5, 10],
   'min_samples_leaf': [1, 2, 4]
}

# Create a Random Forest classifier and perform random search
model = RandomForestClassifier()
random_search = RandomizedSearchCV(model, param_dist)
random_search.fit(X, y)

# Extract the best parameters
best_params = random_search.best_params_

# Print the extracted parameters
print("Best Parameters:", best_params)

输出结果

Best Parameters: {'n_estimators': 100, 'min_samples_split': 5, 'min_samples_leaf': 1, 'max_depth': 10}

贝叶斯优化

贝叶斯优化是一种使用贝叶斯推理方法来指导寻找理想参数的高级方法。它创建了一个目标函数的概率模型，并利用该模型来决定下一个要考虑的参数值。在需要昂贵的函数评估的情况下，贝叶斯优化表现出色。通过在探索和利用之间找到平衡，可以达到最佳的参数值集。例如，贝叶斯优化可以成功地在调整梯度增强技术的超参数时导航参数空间。

!pip install scikit-optimize
from skopt import BayesSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris

# Load the iris dataset
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# Define the search space for the Bayesian optimization
param_space = {
   'C': (0.1, 10.0, 'log-uniform'),
   'kernel': ['linear', 'rbf', 'poly'],
   'gamma': (0.1, 10.0, 'log-uniform')
}

# Create a SVM classifier and perform Bayesian optimization
model = SVC()
bayes_search = BayesSearchCV(model, param_space)
bayes_search.fit(X, y)

# Extract the best parameters
best_params = bayes_search.best_params_

# Print the extracted parameters
print("Best Parameters:", best_params)

输出

Best Parameters: OrderedDict([('C', 1.643681008305286), ('gamma', 0.14544724939462852), ('kernel', 'linear')])

结论

要使机器学习模型发挥其全部潜力，参数提取是必不可少的。这类似于寻找算法中隐藏的宝藏，通过调整设置，我们可以释放这些模型的潜力，看到它们惊人的力量。通过将模型的行为与数据的特定情况相匹配，参数提取使得精确预测成为可能，并揭示了有深度的信息。