Coursera 机器学习课程 - 超参数调优实践

超参数调优是机器学习模型训练中一个非常重要的环节，它能够显著影响模型的性能。在这个实践环节中，我们将学习如何进行超参数调优。

超参数调优的重要性

提升模型性能：通过合理地调整超参数，可以使模型在训练集和测试集上获得更好的性能。
提高泛化能力：良好的超参数设置有助于提高模型的泛化能力，使其在未知数据上也能表现良好。

超参数调优方法

网格搜索（Grid Search）：通过遍历所有可能的超参数组合，找到最优的参数组合。
随机搜索（Random Search）：在所有可能的超参数组合中随机选择一部分进行搜索，通常比网格搜索更高效。
贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：通过构建超参数的概率模型，智能地选择下一步要尝试的超参数组合。

实践案例

以下是一个使用网格搜索进行超参数调优的例子：

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

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 创建SVC分类器
svc = SVC()

# 定义超参数网格
param_grid = {
    'C': [0.1, 1, 10],
    'gamma': [0.001, 0.01, 0.1],
    'kernel': ['rbf', 'linear']
}

# 创建网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid, cv=5)

# 执行网格搜索
grid_search.fit(X, y)

# 获取最优参数
best_params = grid_search.best_params_

print("最优参数：", best_params)

扩展阅读

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