机器学习各种算法怎么调参?

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0、问题的启发

几乎没有看到机器学习的书籍教你如何调参，不是说调参很高大上吗，为什么书中都不教大家？

问题示例： 你知道模型调参的方向吗，先调偏差还是方差，什么时候该终止呢？

如果你对奥卡姆剃刀原则开口即来，却不会回答，说明你看的书实践少了些，且自己没有思考过。

下文参考《机器学习：软件工程方法与实现》整理了调参流程、调参方法、实操和案例。如遇到了调参疑问，还可参考4.1节提供的思路。

1、背景和基础（方法论）

模型调参（一）—方法论

模型调参 一直是建模人员向往的高地，要求建模人员具有强大的综合能力。例如对数据业务的理解、算法本质的理解、合适的调试工具、做实验的方法和策略、细致的观察和分析能力，等等。

其中“ 调试工具、做实验的方法和策略 ”体现了软件工程的实践能力

调参过程可通俗表述为：给定一组数据D和具有可调N个参数的算法，调参的目的就是在由参数组成的N维向量集里，挑选一组参数λ，使得算法在训练集学习后能在验证集取得最小的损失（最优的模型效果），

其数学表达式为式（12-1）

$\lambda^{*}=\underset{\lambda \in \Lambda}{\operatorname{argmin}} \mathbb{E}_{\left(D_{\text {train }}, \ D_{\mathrm{valid}} \ \ \right) \ \sim D} \mathbf{V}\left(\mathcal{L}, \mathcal{A}_{\lambda}, D_{\text {train }}, D_{\text {valid }}\right) \\$

其中，N维向量集称为参数配置空间，由实数、正数、布尔和条件等类型的变量组成。实际上不同的特征处理方法、算法也可视为类别型变量，作为配置空间的一部分，这极大扩展了配置空间，构成了算法选择和超参数优化组合问题——CASH （Combined Algorithm Selection and Hyperparameter optimization problem）。

超参数和作弊的随机种子

初学者是否有过这样的疑问：“ 机器学习不就是学习/求解参数吗，为什么还需要调参？ ”

对这个问题的最直接回答是：调算法学习不到的参数。那么， 模型调参到底是调哪些参数呢？

答案是调 超参数（Hyperparameter），简称超参

那么什么是超参呢？ 指的是 决定模型框架/结构或算法行为的参数。

随机种子是最常见的建模作弊的手段（或者建模工程师自己也没有意识到），当通过不断调整随机种子而择优选择的模型，就是作弊的模型。

调参三要素

在调参前通常需要了解3个调参要素： 目标函数、搜索域和优化算法

调参流程和方法

一定要铭记原则： 参数只有更好，没有最好，应适可而止 ，朝着项目总体目标推进。

调参流程

调参首先应有方向性的指导：

先训练复杂的模型并在后续逐渐简化；反之，由简至繁逐渐改善模型，并建议使用方式一。

超参选取策略和特定模型超参推荐

超参的选取分为： 初次选取和启发式选取

推荐：

自动调参之元学习和代理模型

笔者简要的将自动调参划分为两种类型

利用学习过程中的经验：如何利用已有的“经验”的元学习（Meta-Learning）
利用代理模型：不直接优化原始模型，而是优化原模型的代理模型

2、方法和案例参考（实操）

模型调参（二）调参方法与XGBoost调参工具开发

Model-Free方法

模型无关（Model-Free）的方法指的是超参调整过程中无须建立其他模型，直接对目标模型超参优化，常见的有： 网格搜索和随机搜索。

网格搜索

该方法穷举搜索“网格”中的每一个超参点（定义好的超参组/配置空间），通过模型评估方法，找到模型性能最好的一组超参数作为网格搜索的结果。

以两个超参（a，b）组成的配置空间为例，其形象化的描述如图12-3所示：

一个分类问题的网格搜索代码模板，供读者参考：

from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 定义折数、评价指标等
def classify_gridsearch_cv(model,
                           grid,
                           folds=10,
                           n_repeats=3,
                           scoring='accuracy',
                           seed=42):
    # 分类问题使用分层采样
    cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=folds,
                                 n_repeats=n_repeats,
                                 random_state=seed)
    gs = GridSearchCV(estimator=model,
                      param_grid=grid,
                      n_jobs=-1,
                      cv=cv,
                      scoring=scoring,
                      error_score=0)
    gs = gs.fit(X, y)
    # 最好的模型效果
    print("Best: {:.3f} : {}\n".format(gs.best_score_, gs.best_params_))
    # 模型性能统计指标
    means = gs.cv_results_['mean_test_score']
    stds = gs.cv_results_['std_test_score']
    params = gs.cv_results_['params']
    for mean, stdev, param in zip(means, stds, params):
        print("{:.3f} [{:.3f}] : {}".format(mean, stdev, param))
    # 返回最好的模型
    return gs.best_estimator_

随机搜索

随机搜索（Random Search）与网格搜索唯一的区别是如何定义超参空间。

在网格搜索中，超参空间是 人为定义好的“规范”的点 ，而在随机搜索中，点不再“规范”，而是独立随机的选取，随机选取的实现由指定的 随机分布 确定，而随机的次数由指定的 迭代次数 确定。随机搜索通过随机的方式增加了获得最佳点的可能性，该搜索过程，专业术语称为 探索（exploration）

随机搜索的探索为 没有指引的随机探索（见下文的有指引的探索—贝叶斯优化）

Sklearn中提供了带交叉验证的RandomizedSearchCV。读者可套用网格搜索中的代码模板，稍加修改就能实现随机搜索。

XGBoost自动调参工具开发实战

功能和易用性设计：

1）支持网格搜索（grid_search）和随机搜索（random_search）；

2）支持增量搜索（tune_sequence），即前一个参数确定后不再变化，继续下一个参数的调优，以节省调参时间，但其本质了放弃了多种参数的组合；

3）每组参数有缺省值，支持用户自定义超参范围，以方便精细化控制；

作为调参工具，工程易用性设计如下：

1）提供缺省的调优流程并提供帮助说明；

2）提供用户自定义参数的自由组合；

3）支持参数随时修改、随时清空；

4）记录调参历史（参数和学习器）。

核心数据结构和方法

# 全局初始值重要参数
   cur_params = {
       'colsample_bytree': 1,
       'gamma': 0,
       'learning_rate': 0.1,
       'max_depth': 3,
       'min_child_weight': 1,
       'n_estimators': 100,
       'reg_alpha': 0,
       'reg_lambda': 1,
       'scale_pos_weight': 1,
       'subsample': 1
   # 1.缺省的调优顺序流程
   param_grids_list = [
       # 树结构是重点
       # 集成结构--解决偏差
           'n_estimators': range(100, 1000, 50)
           'learning_rate': [0.01, 0.015, 0.025, 0.05, 0.1]
       # 树结构参数--解决偏差
           'max_depth': [3, 5, 7, 9, 12, 15, 17, 25]
           'min_child_weight': [1, 3, 5, 7]
       # 树结构(叶子结点)
           'gamma': [0, 0.05, 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1.0]
       # 样本参数--解决方差
           'subsample': [0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]
           'colsample_bytree': [0.4, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]
       # 正则参数--解决方差
           'reg_alpha': [0, 0.1, 0.5, 1.0, 10, 100, 200, 1000]
           'reg_lambda': [0.01, 0.1, 1.0, 10, 100, 200, 1000]
   ]

1、K折设计：二分类或多分类使用StratifiedKFold；计数类或回归类使用KFold

2、网格搜索：此处统一使用GridSearchCV，也可以使用xgb.cv

3、随机搜索：RandomizedSearchCV；要控制好随机参数的取值范围：根据超参类型进行设定。如

param_distributions = {
            # np.random.uniform(low=0, high=1) 该函数会更安全:限制在0-1范围
            'colsample_bytree':
            uniform(params.get('colsample_bytree_loc', 0.2),
                    params.get('colsample_bytree_scale', 0.5)),
     'max_depth':
            sp_randint(params.get('max_depth_low', 2),
                       params.get('max_depth_high', 11)),

4、独立、增量式的搜索，相比全量参数的网格搜索效率会高点，但是最终效果会打折扣,逻辑为顺序调优。主要逻辑如下：

for pp in TuneXGB.param_grids_list:
            self.tune_step(pp)
def tune_step()
    grid_search

3、用于调参的算法（包）

模型调参（三）—贝叶斯方法和开源调参项目

贝叶斯方法

网格搜索需要人为指定解的范围，随机搜索具有随机探索未知更好解的可能性，而贝叶斯方法能够 启发式地探索更优解

只需给到它一些观察点（超参，性能），贝叶斯优化方法能够基于观察的先验，指导超参采样，并 权衡超参空间的探索（exploration）和开发（exploitation）。 在这个过程中使用了贝叶斯定理，故而称为贝叶斯优化

贝叶斯优化技术的实现是一种迭代式、序列化模式的优化框架，主要 包括一个代理模型和一个决定下一个评估点的收益函数（Acquisition Function） 。收益函数通过概率模型评估不同参数点的效能，选择最优的点继续迭代

案例

BayesianOptimization优化实例

开源包BayesianOptimization借用了sklearn.gaussian_process实现了基于高斯过程的贝叶斯优化。

Ray-Tune

Tune是一款可扩展的，主要应用于深度学习、强化学习（也可以用于机器学习）的超参调优框架，其官网介绍的主要特点有：

1）10行代码就能启动多节点的分布式的超参搜索；

2）支持任何机器学习框架，包括PyTorch、XGBoost、MXNet和Keras；

3）可原生的和多种优化库集成，例如HyperOpt、Bayesian Optimization和Facebook Ax；

4）可选用多种可扩展算法，如Population Based Training (PBT), Vizier’s Median Stopping Rule, HyperBand/ASHA；

5）可使用TensorBoard进行可视化。

Tune运行于Ray分布式计算框架上，而Ray是一个用于构建和运行分布式应用程序快速而简洁的框架，更进一步的了解，可参考。

另外，Ray还衍生了一个不错的项目modin：Pandas的大数据版本或并行化多核版本，支持KB到TB级别的数据量，感兴趣的读者可以进一步研究

optuna

Optuna称为 下一代超参调优框架 （A Next-generation Hyperparameter Optimization Framework）。

GitHub可参考相关链接，也可参考相关论文。

本章小结

本章开篇讲述了模型调参问题的定义、超参数的理解和容易被大家忽视的“作弊的随机种子”——取随机最好的效果是没有意义的！

超参调整就是搜索模型结构的过程，就如调整树深，像是调整树的高度结构一样。

文中明确了调参的3个要素：目标函数、搜索域/超参空间、搜索算法。定义好了这3个要素就可以开始调参了

调参是先从复杂到简单还是从简单到复杂的方向的流程性问题，奥卡姆剃刀原则给出了提示。

由于手工调参的局限，书中介绍了自动调参涉及的元学习和代理模型方法，并提到了SmartML、Auto-sklearn等先进调参理念的开源实现

同时提到混合搜索：如贝叶斯+网格搜索、随机搜索+网格搜索。

1）网格搜索：固定备选的空间点；

2）随机搜索：随机选择的空间点；

3）贝叶斯：依分布选择的空间点。

调参实验中具有顺手的工具，调参想必会逐渐变成探索的乐趣。XGBoost自动调参工具实现了网格、随机和增量调参的模式，并在工程易用性上做了良好的设计

为了开阔读者的视野，12.6节介绍了笔者认为不错的开源项目：Ray-Tune、Optuna，以及适用于机器学习和深度学习的调参。

我们可以从中学到调参概念、先进的软件设计方法、调参的理念和调参工具的使用方法。从开源项目中学习，就是向全世界优秀的人学习！

本文摘编自《机器学习：软件工程方法与实现》，经出版方授权发布。

编辑于 2021-08-14 · 著作权归作者所有