本文轉(zhuǎn)自：Coggle數(shù)據(jù)科學

超參數(shù)搜索確實是機器學習生命周期中不可或缺的一步，特別是在模型性能方面。正確的超參數(shù)選擇可以顯著提高模型的準確性、對未見數(shù)據(jù)的泛化能力以及收斂速度。不當?shù)某瑓?shù)選擇可能導致過擬合或欠擬合等問題。

一些常見的超參數(shù)例子包括梯度基算法中的學習率，或者決策樹算法中樹的深度，這些可以直接影響模型準確擬合訓練數(shù)據(jù)的能力。超參數(shù)調(diào)優(yōu)涉及在復雜的、高維的超參數(shù)空間中搜索模型的最佳配置。挑戰(zhàn)不僅在于計算成本，還在于模型復雜性、泛化能力和過擬合之間的權衡。

方法1：網(wǎng)格搜索

網(wǎng)格搜索（Grid Search）是一種流行的超參數(shù)優(yōu)化方法，它系統(tǒng)地遍歷多種超參數(shù)的組合。這種方法簡單、直觀，但可能在高維參數(shù)空間中變得非常耗時和計算密集。

網(wǎng)格搜索會生成所有可能的參數(shù)組合。如果你有兩個超參數(shù)，每個參數(shù)有3個可能的值，那么網(wǎng)格搜索將會產(chǎn)生 9 種不同的參數(shù)組合。

簡單易懂：網(wǎng)格搜索的概念直觀，易于理解和實現(xiàn)。

全面搜索：如果你定義的參數(shù)網(wǎng)格足夠密集，網(wǎng)格搜索可以保證找到全局最優(yōu)解。

• 計算成本高：隨著超參數(shù)數(shù)量和每個參數(shù)的可能值數(shù)量增加，需要評估的組合數(shù)量呈指數(shù)級增長，這可能導致計算成本非常高。

fromsklearnimportsvm,datasets
fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV
iris=datasets.load_iris()
parameters={'kernel':('linear','rbf'),'C':[1,10]}
svc=svm.SVC()
clf=GridSearchCV(svc,parameters)
clf.fit(iris.data,iris.target)
sorted(clf.cv_results_.keys())

方法2：隨機搜索

隨機搜索（Random Search）是另一種流行的超參數(shù)優(yōu)化方法，與網(wǎng)格搜索相比，它不嘗試遍歷所有可能的參數(shù)組合，而是在參數(shù)空間中隨機選擇參數(shù)組合進行評估。

隨機搜索會從這些分布中隨機抽取參數(shù)值，形成參數(shù)組合。每次抽取都是獨立的，這意味著同一參數(shù)的不同組合可以被多次抽取。

靈活性：隨機搜索可以很容易地處理連續(xù)參數(shù)和離散參數(shù)。

避免局部最優(yōu)：由于隨機搜索的隨機性，它不太可能陷入局部最優(yōu)解，有更高的機會探索到全局最優(yōu)解。

結果不可重復：每次運行隨機搜索可能會得到不同的結果，因為參數(shù)組合是隨機選擇的。

fromsklearn.datasetsimportload_iris
fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression
fromsklearn.model_selectionimportRandomizedSearchCV
fromscipy.statsimportuniform
iris=load_iris()
logistic=LogisticRegression(solver='saga',tol=1e-2,max_iter=200,
random_state=0)
distributions=dict(C=uniform(loc=0,scale=4),
penalty=['l2','l1'])
clf=RandomizedSearchCV(logistic,distributions,random_state=0)
search=clf.fit(iris.data,iris.target)
search.best_params_

方法3：貝葉斯優(yōu)化貝葉斯優(yōu)化核心思想是構建一個概率模型，該模型能夠預測目標函數(shù)（通常是模型的性能指標，如準確率或損失）在不同超參數(shù)組合下的表現(xiàn)。

這個概率模型通常是基于高斯過程（Gaussian Process），它能夠根據(jù)已有的觀測數(shù)據(jù)（即之前評估過的超參數(shù)組合及其對應的性能指標）來預測新的超參數(shù)組合的性能，并據(jù)此選擇新的超參數(shù)組合進行評估。

避免稀疏梯度和探索-利用平衡問題：貝葉斯優(yōu)化避免了傳統(tǒng)優(yōu)化方法中遇到的稀疏梯度和探索-利用平衡問題的影響。

提高搜索效率：貝葉斯優(yōu)化能夠有效地搜索高維參數(shù)空間，從而提高搜索效率

defblack_box_function(x,y):
"""Functionwithunknowninternalswewishtomaximize.

Thisisjustservingasanexample,forallintentsand
purposesthinkoftheinternalsofthisfunction,i.e.:theprocess
whichgeneratesitsoutputvalues,asunknown.
"""
return-x**2-(y-1)**2+1

frombayes_optimportBayesianOptimization
pbounds={'x':(2,4),'y':(-3,3)}

optimizer=BayesianOptimization(
f=black_box_function,
pbounds=pbounds,
random_state=1,
)

optimizer.maximize(
init_points=2,
n_iter=3,
)

方法4：模擬退火模擬退火算法（Simulated Annealing，簡稱SA）是一種基于概率的啟發(fā)式隨機搜索優(yōu)化算法，靈感來源于物理中的退火過程。它通過模擬金屬退火過程中分子運動的方式來解決復雜的優(yōu)化問題。

從一個初始解開始，并設置一個較高的初始溫度。在當前解的鄰域中隨機生成一個新的解，計算新解的目標函數(shù)值。如果新解比當前解好，則接受新解；如果新解比當前解差，仍然以一定的概率接受新解。

• 全局優(yōu)化：模擬退火算法能夠在整個解空間中進行搜索，有助于找到全局最優(yōu)解，尤其適用于解決具有多個局部最優(yōu)解的復雜問題。

隨機性：算法通過隨機擾動和接受劣解的方式，增加了搜索過程的隨機性，有助于跳出局部最優(yōu)解。

方法5：遺傳算法遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）是一種模擬自然界進化過程的優(yōu)化算法，它基于自然選擇和群體遺傳機理，通過模擬繁殖、雜交和突變等現(xiàn)象來求解優(yōu)化問題。隨機生成一個初始種群，每個個體（解決方案）被編碼為一個染色體，將兩個個體的一部分基因組合在一起，生成新的個體。隨機更改個體的一些基因值，以引入新的遺傳變異。

• 全局搜索能力：遺傳算法采用群體方式進行搜索，能夠有效地探索整個搜索空間，避免陷入局部最優(yōu)解。

并行性：遺傳算法天然適合并行計算，因為每個個體的評估和選擇過程相對獨立

方法6：連續(xù)減半Successive Halving（連續(xù)減半）算法是一種高效的超參數(shù)優(yōu)化方法，特別適用于大規(guī)模的參數(shù)搜索問題。Successive Halving是一種迭代選擇過程，它通過逐步減少候選解的數(shù)量并增加剩余候選解的資源分配來優(yōu)化超參數(shù)。這種方法類似于“錦標賽”或“達爾文進化”，其中表現(xiàn)不佳的候選解會被淘汰，而表現(xiàn)較好的候選解則獲得更多的資源以進行進一步的評估。

fromsklearn.datasetsimportload_iris
fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier
fromsklearn.experimentalimportenable_halving_search_cv #noqa
fromsklearn.model_selectionimportHalvingGridSearchCV
X,y=load_iris(return_X_y=True)
clf=RandomForestClassifier(random_state=0)
param_grid={"max_depth":[3,None],
"min_samples_split":[5,10]}
search=HalvingGridSearchCV(clf,param_grid,resource='n_estimators',
max_resources=10,
random_state=0).fit(X,y)
search.best_params_

方法7：大模型思維鏈在超參數(shù)優(yōu)化中，LLMs可以被用來推薦一組超參數(shù)進行評估。在接收到這些超參數(shù)后，根據(jù)提議的配置訓練模型，并記錄最終的指標（例如，驗證損失）。然后，再次詢問LLM以獲取下一組超參數(shù)。這個過程是迭代的，直到耗盡搜索預算。

LLMs在進行超參數(shù)優(yōu)化時，可以利用鏈式思考推理，這意味著它們可以生成解釋其推薦的理由。這種推理能力可以幫助理解模型為何推薦特定的超參數(shù)，并提供更深入的洞察。