機器學(xué)習(xí)中存在兩類參數(shù)：通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得到的參數(shù)；---可認為是辨識得到的參數(shù)，例如模型系數(shù)；

在學(xué)習(xí)算法中單獨需要優(yōu)化的參數(shù)--超參、調(diào)優(yōu)參數(shù)；---算法自身的系數(shù)，例如決策樹的深度參數(shù)；

Grid search：根據(jù)超參列表，窮舉搜索，找出最優(yōu)值；缺點計算量很大；改進辦法：randomized search；

例：支持向量機流水線的訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)import?matplotlib.pyplot?as?plt

import?numpy?as?np

import?pandas?as?pd

from?sklearn.learning_curve?import?learning_curve

from?sklearn.preprocessing?import?StandardScaler

from?sklearn.decomposition?import?PCA

from?sklearn.linear_model?import?LogisticRegression

from?sklearn.pipeline?import?Pipeline

from?sklearn.learning_curve?import?validation_curve

from?sklearn.grid_search?import?GridSearchCV

from?sklearn.svm?import?SVC

###############################################################################

df?=?pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wdbc.data',?header=None)

#將數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測試集

from?sklearn.preprocessing?import?LabelEncoder

X?=?df.loc[:,?2:].values

y?=?df.loc[:,?1].values

le?=?LabelEncoder()

y?=?le.fit_transform(y)

#print(le.transform(['M',?'B']))

#將數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測試集

from?sklearn.cross_validation?import?train_test_split

X_train,?X_test,?y_train,?y_test?=?train_test_split(X,?y,?test_size=0.2,random_state=1)

###############################################################################

pipe_svc?=?Pipeline([('scl',?StandardScaler()),('clf',SVC(random_state=1))])

param_range?=?[0.0001,?0.001,?0.01,?0.1,?1.0,?10.0,?100.0,?1000.0]

param_grid?=?[{'clf__C':param_range,?'clf__kernel':['linear']},

{'clf__C':param_range,?'clf__gamma':param_range,'clf__kernel':['rbf']},]

gs?=?GridSearchCV(estimator=pipe_svc,

param_grid=param_grid,

scoring='accuracy',

cv=10,

n_jobs=-1)

gs?=?gs.fit(X_train,?y_train)

print(gs.best_score_)

print(gs.best_params_)

嵌套交叉驗證：如果在不同機器學(xué)習(xí)算法之間進行選擇，推薦使用---嵌套交叉驗證，而非單獨使用k折交叉驗證；

在嵌套交叉驗證的外圍循環(huán)中，將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練塊和測試塊；

在模型選擇的內(nèi)部循環(huán)中，基于訓(xùn)練塊，利用k折交叉驗證；

完成模型選擇后，使用測試塊驗證模型性能；

import?matplotlib.pyplot?as?plt

import?numpy?as?np

import?pandas?as?pd

from?sklearn.learning_curve?import?learning_curve

from?sklearn.preprocessing?import?StandardScaler

from?sklearn.decomposition?import?PCA

from?sklearn.linear_model?import?LogisticRegression

from?sklearn.pipeline?import?Pipeline

from?sklearn.learning_curve?import?validation_curve

from?sklearn.grid_search?import?GridSearchCV

from?sklearn.svm?import?SVC

###############################################################################

df?=?pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wdbc.data',?header=None)

#將數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測試集

from?sklearn.preprocessing?import?LabelEncoder

X?=?df.loc[:,?2:].values

y?=?df.loc[:,?1].values

le?=?LabelEncoder()

y?=?le.fit_transform(y)

#print(le.transform(['M',?'B']))

#將數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測試集

from?sklearn.cross_validation?import?train_test_split

X_train,?X_test,?y_train,?y_test?=?train_test_split(X,?y,?test_size=0.2,random_state=1)

###############################################################################

pipe_svc?=?Pipeline([('scl',?StandardScaler()),('clf',SVC(random_state=1))])

param_range?=?[0.0001,?0.001,?0.01,?0.1,?1.0,?10.0,?100.0,?1000.0]

param_grid?=?[{'clf__C':param_range,?'clf__kernel':['linear']},

{'clf__C':param_range,?'clf__gamma':param_range,'clf__kernel':['rbf']},]

gs?=?GridSearchCV(estimator=pipe_svc,

param_grid=param_grid,

scoring='accuracy',

cv=10,

n_jobs=-1)

scores?=?cross_val_score(gs,?X,y,?scoring='accuracy',?cv=5)

print('CV?accuracy?:?%.3f?+/-?%.3f'?%?(np.mean(scores),?np.std(scores))

#參考《Python 機器學(xué)習(xí)》，作者：Sebastian Raschaka， 機械工業(yè)出版社；

轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系原作者獲取授權(quán)，同時請注明本文來自李軍科學(xué)網(wǎng)博客。

鏈接地址：http://blog.sciencenet.cn/blog-3377553-1137308.html

上一篇：Python_機器學(xué)習(xí)_總結(jié)13：learning curve與validation curve

下一篇：Python_機器學(xué)習(xí)_總結(jié)15：模型性能評價指標(biāo)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python 读grid 数据_科学网—Python_机器学习_总结14：Grid search - 李军的博文的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。