【漫话机器学习系列】068.网格搜索（GridSearch）
网格搜索（Grid Search）
网格搜索（Grid Search）是一种用于优化机器学习模型超参数的技术。它通过系统地遍历给定的参数组合，找出使模型性能达到最优的参数配置。
网格搜索的核心思想
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定义参数网格
创建一个包含超参数值的参数网格（即所有可能的超参数组合）。 -
遍历参数组合
按照网格中的所有组合训练模型并评估性能。 -
选择最佳参数
通过某种评价指标（如准确率、F1分数或均方误差），找到性能最优的参数配置。
网格搜索的流程
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数据准备
准备好训练集和验证集，验证集用于评估每个参数组合的性能。 -
定义模型
指定需要优化的模型（例如决策树、支持向量机或深度学习模型）。 -
参数范围
定义需要调节的超参数及其可能的取值范围。例如：- 对于 SVM，可以搜索
C和gamma。 - 对于随机森林，可以搜索
max_depth和n_estimators。
- 对于 SVM，可以搜索
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训练与评估
遍历所有参数组合，训练模型，并在验证集上评估性能。 -
选择最佳参数
根据验证集的评价指标，选出性能最好的超参数组合。
代码示例
以下是一个使用 Python 的 scikit-learn 实现网格搜索的例子：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target
# 定义模型
model = SVC()
# 定义参数网格
param_grid = {
'C': [0.1, 1, 10, 100],
'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001],
'kernel': ['rbf']
}
# 网格搜索
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5, scoring='accuracy')
grid_search.fit(X, y)
# 输出最佳参数和对应的性能
print("Best Parameters:", grid_search.best_params_)
print("Best Accuracy:", grid_search.best_score_)
运行结果
Best Parameters: {'C': 1, 'gamma': 0.1, 'kernel': 'rbf'}
Best Accuracy: 0.9800000000000001
优点
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系统全面
通过遍历所有参数组合，保证找到全局最优解。 -
易于实现
各种机器学习库（如scikit-learn）提供了简单的接口来实现网格搜索。 -
可扩展性
能适应大多数模型的超参数优化问题。
缺点
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计算成本高
随着参数数量和可能的取值增加，搜索空间会呈指数级增长，导致训练时间过长。 -
无智能性
它是穷举搜索，没有考虑参数之间的相关性。
改进方法
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随机搜索（Random Search）
不遍历所有参数组合，而是随机采样部分参数进行评估，通常能显著减少计算成本。 -
贝叶斯优化（Bayesian Optimization）
使用概率模型选择下一组参数，能够以更少的评估找到更优解。 -
网格搜索与交叉验证结合
使用交叉验证（Cross Validation）评估每组参数的性能，保证模型的泛化能力。
应用场景
- 监督学习：如分类器（SVM、随机森林）和回归模型的参数优化。
- 无监督学习：如聚类算法（K-Means）的超参数调整。
- 深度学习：在简单任务中优化超参数，如学习率、批量大小、网络层数等。
网格搜索是超参数调优的重要工具，尽管其计算成本较高，但在很多情况下仍然是强大且可靠的优化方法。