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公眾號：尤而小屋
作者：Peter
編輯：Peter

大家好，我是Peter~

本文的主題：機(jī)器學(xué)習(xí)建模的超參數(shù)調(diào)優(yōu)。開局一張圖：

文章很長，建議直接收藏~

一、什么是機(jī)器學(xué)習(xí)超參數(shù)？

機(jī)器學(xué)習(xí)超參數(shù)是在開始學(xué)習(xí)過程之前設(shè)置值的參數(shù)，而不是通過訓(xùn)練得到的參數(shù)數(shù)據(jù)。

超參數(shù)是在模型訓(xùn)練之外設(shè)置的選項(xiàng)，不會在訓(xùn)練過程中被優(yōu)化或更改。相反，需要在訓(xùn)練之前手動(dòng)設(shè)置它們，并且對模型的性能有很大的影響。

二、為什么要進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)超參數(shù)的調(diào)優(yōu)？

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，通常需要針對特定任務(wù)選擇和調(diào)整超參數(shù)。例如，在支持向量機(jī)（SVM）中，有一個(gè)重要的超參數(shù)是正則化參數(shù)C，它可以控制模型復(fù)雜度并影響模型的泛化能力。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，學(xué)習(xí)率和批次大小也是常見的超參數(shù)，它們可以影響模型的收斂速度和最終的預(yù)測效果。

機(jī)器學(xué)習(xí)超參數(shù)的調(diào)優(yōu)是為了找到一組最佳的超參數(shù)組合，使模型在特定任務(wù)上表現(xiàn)最佳。超參數(shù)的調(diào)優(yōu)對于提高模型性能、防止過擬合、加速收斂等方面都非常重要。

不同的超參數(shù)組合可以顯著影響模型的性能，因此通過調(diào)優(yōu)來找到最佳的超參數(shù)組合是非常必要的。

下文從網(wǎng)格搜索等直接調(diào)優(yōu)方法、基于Optuna等調(diào)優(yōu)工具、基于AutoML的調(diào)優(yōu)、基于算法的調(diào)優(yōu)等4個(gè)方面進(jìn)行闡述。

三、超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法

常用的超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法有以下幾種：

網(wǎng)格搜索（Grid Search）：網(wǎng)格搜索是一種簡單的超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，它通過窮舉指定的參數(shù)組合，計(jì)算每一組參數(shù)在驗(yàn)證集上的表現(xiàn)，最終選擇表現(xiàn)最好的參數(shù)組合。
貝葉斯優(yōu)化：貝葉斯優(yōu)化是一種利用貝葉斯定理和最優(yōu)化方法尋找全局最優(yōu)解的優(yōu)化算法，它適用于高維、高成本、有限樣本的優(yōu)化問題。
隨機(jī)搜索（Random Search）：隨機(jī)搜索是一種基于隨機(jī)采樣的超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，它通過在參數(shù)空間中隨機(jī)選擇參數(shù)組合，尋找最優(yōu)解。

3.1 網(wǎng)格搜索Grid Search

1、什么是網(wǎng)格搜索

網(wǎng)格搜索（Grid Search）是一種超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，它通過窮舉指定的參數(shù)組合，計(jì)算每一組參數(shù)在驗(yàn)證集上的表現(xiàn)，最終選擇表現(xiàn)最好的參數(shù)組合。

https://pyimagesearch.com/2021/05/24/grid-search-hyperparameter-tuning-with-scikit-learn-gridsearchcv/

網(wǎng)格搜索是一種簡單而有效的調(diào)優(yōu)方法，常用于確定最佳的超參數(shù)組合。

2、網(wǎng)格搜索的python實(shí)戰(zhàn)

      
        from sklearn.model_selection import GridSearchCV  
from sklearn.svm import SVC  
from sklearn.datasets import load_iris  
  
# 加載數(shù)據(jù)集  
iris = load_iris()  
X = iris.data  
y = iris.target  
  
# 定義模型  
svm = SVC(kernel='linear', C=100, gamma='auto')  
  
# 定義網(wǎng)格搜索參數(shù)范圍  
param_grid = {  
    'C': [0.1, 1, 10, 100],  
    'gamma': [1e-3, 1e-2, 1e-1, 1],  
}  
  
# 創(chuàng)建網(wǎng)格搜索對象  
grid_search = GridSearchCV(svm, param_grid, cv=5)  
  
# 對數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格搜索  
grid_search.fit(X, y)  
  
# 輸出最佳參數(shù)組合和對應(yīng)的得分  
print('Best parameters:', grid_search.best_params_)  
print('Best score:', grid_search.best_score_)

使用了Scikit-learn庫中的GridSearchCV類來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格搜索
定義了一個(gè)參數(shù)網(wǎng)格（param_grid），其中包含了C和gamma兩個(gè)超參數(shù)的不同取值組合
創(chuàng)建了一個(gè)GridSearchCV對象，并將參數(shù)網(wǎng)格、SVM模型和交叉驗(yàn)證（cv）參數(shù)傳入
使用best_params_和best_score_屬性輸出最佳參數(shù)組合和對應(yīng)的得分

3.2隨機(jī)搜索Random Search

1、什么是隨機(jī)搜索

隨機(jī)搜索是一種優(yōu)化方法，它通過在允許的范圍內(nèi)隨機(jī)生成點(diǎn)來搜索可能的解決方案，并計(jì)算每個(gè)點(diǎn)的目標(biāo)函數(shù)值。然后，它根據(jù)目標(biāo)函數(shù)值選擇下一個(gè)點(diǎn)進(jìn)行搜索，以逐步接近最優(yōu)解。

這種方法適用于處理高維、非線性、非凸或非連續(xù)的優(yōu)化問題，特別是當(dāng)精確解的計(jì)算成本非常高時(shí)。

2、基于隨機(jī)搜索的python實(shí)戰(zhàn)

      
        import numpy as np  
from sklearn.datasets import load_iris  
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  
  
# 加載數(shù)據(jù)集  
iris = load_iris()  
X = iris.data  
y = iris.target  
  
# 定義隨機(jī)搜索函數(shù)  
def random_search(X, y, model, param_space, iteration_num):  
    best_score = -1  
    best_params = None  
    for i in range(iteration_num):  
        # 從參數(shù)空間中隨機(jī)采樣一組超參數(shù)  
        params = {k: v[np.random.randint(len(v))] for k, v in param_space.items()}  
        # 訓(xùn)練模型并計(jì)算驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率  
        model.set_params(**params)  
        score = model.score(X[:100], y[:100])  
        # 更新最優(yōu)解  
        if score > best_score:  
            best_score = score  
            best_params = params  
    return best_score, best_params  
  
# 定義隨機(jī)森林分類器模型  
model = RandomForestClassifier()  
  
# 定義超參數(shù)空間  
param_space = {  
    'n_estimators': [100, 200, 300, 400, 500],  
    'max_depth': [2, 3, 4, 5, 6],  
    'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2'],  
    'bootstrap': [True, False]  
}  
  
# 執(zhí)行隨機(jī)搜索  
best_score, best_params = random_search(X, y, model, param_space, 100)  
print('最佳準(zhǔn)確率：', best_score)  
print('最佳超參數(shù)：', best_params)

使用隨機(jī)森林分類器模型，并定義了四個(gè)需要優(yōu)化的超參數(shù)：n_estimators、max_depth、max_features和bootstrap
從參數(shù)空間中隨機(jī)采樣100組超參數(shù)，然后使用驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率來評估這些超參數(shù)的優(yōu)劣，最終輸出最佳準(zhǔn)確率和對應(yīng)的最佳超參數(shù)

網(wǎng)格搜索優(yōu)化和隨機(jī)搜索優(yōu)化的對比：

3.3貝葉斯優(yōu)化

1、什么是貝葉斯優(yōu)化

貝葉斯優(yōu)化是一種黑盒優(yōu)化算法，用于求解表達(dá)式未知的函數(shù)的極值問題。它基于貝葉斯定理，通過構(gòu)建概率模型來描述目標(biāo)函數(shù)的后驗(yàn)分布，并利用這個(gè)模型來選擇下一個(gè)采樣點(diǎn)，以最大化采樣價(jià)值。

其核心思想是利用高斯過程回歸（Gaussian Process Regression, GPR）來建模目標(biāo)函數(shù)的分布。GPR認(rèn)為目標(biāo)函數(shù)是由一系列訓(xùn)練數(shù)據(jù)點(diǎn)（輸入和輸出）所構(gòu)成的隨機(jī)過程，通過高斯概率模型來描述這個(gè)隨機(jī)過程的概率分布。貝葉斯優(yōu)化通過不斷地添加樣本點(diǎn)來更新目標(biāo)函數(shù)的后驗(yàn)分布，直到后驗(yàn)分布基本貼合真實(shí)分布。

貝葉斯優(yōu)化有兩個(gè)核心過程：

先驗(yàn)函數(shù)（Prior Function, PF）：PF主要利用高斯過程回歸來建模目標(biāo)函數(shù)的先驗(yàn)分布
采集函數(shù)（Acquisition Function, AC）：AC主要包括 Expected Improvement（EI）、Probability of Improvement（PI）和 Upper Confidence Bound（UCB）等方法，用于衡量每一個(gè)點(diǎn)對目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化的貢獻(xiàn)，并選擇下一個(gè)采樣點(diǎn)。

貝葉斯優(yōu)化在機(jī)器學(xué)習(xí)種被用于AutoML算法，自動(dòng)確定機(jī)器學(xué)習(xí)算法的超參數(shù)。它也是一種全局極值搜索方法，特別適用于高維非線性非凸函數(shù)，具有較好的效果和效率。

貝葉斯優(yōu)化以函數(shù)被視為一個(gè)滿足某種分布的隨機(jī)過程，通過在定義域內(nèi)求函數(shù)值，使用貝葉斯公式更新對分布的估計(jì)，然后根據(jù)新的分布找到最可能的極值點(diǎn)位置，從而提高對函數(shù)及其極值的估計(jì)的精確性。

2、貝葉斯優(yōu)化的python實(shí)戰(zhàn)

      
        import numpy as np  
from scipy.optimize import minimize  
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor  
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel as C  
  
# 定義目標(biāo)函數(shù)  
def f(x):  
    return np.sin(5 * x) + np.cos(x)  
  
# 定義高斯過程回歸模型  
kernel = C(1.0, (1e-3, 1e3)) * RBF(10, (1e-2, 1e2))  
gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, n_restarts_optimizer=10)  
  
# 定義貝葉斯優(yōu)化函數(shù)  
def bayesian_optimization(X_train, y_train, X_test):  
    # 訓(xùn)練高斯過程回歸模型  
    gpr.fit(X_train, y_train)  
    # 計(jì)算測試集的預(yù)測值和方差  
    y_pred, sigma = gpr.predict(X_test, return_std=True)  
    # 計(jì)算期望改進(jìn)（Expected Improvement）  
    gap = y_pred - f(X_test)  
    improvement = (gap + np.sqrt(sigma ** 2 + 1e-6) * np.abs(gap).mean()) * 0.5  
    # 計(jì)算高斯過程回歸模型的超參數(shù)  
    result = minimize(gpr.kernel_, np.zeros(gpr.kernel_.shape[0]), method='L-BFGS-B')  
    hyperparameters = result.x  
    # 輸出最優(yōu)超參數(shù)和對應(yīng)的期望改進(jìn)值  
    return hyperparameters, improvement.max()  
  
# 定義貝葉斯優(yōu)化的迭代次數(shù)和采樣點(diǎn)數(shù)量  
n_iter = 20  
n_samples = 5  
  
# 進(jìn)行貝葉斯優(yōu)化  
results = []  
for i in range(n_iter):  
    # 在定義域內(nèi)隨機(jī)采樣n_samples個(gè)點(diǎn)  
    X_train = np.random.uniform(-2 * np.pi, 2 * np.pi, (n_samples, 1))  
    y_train = f(X_train)  
    # 進(jìn)行貝葉斯優(yōu)化并記錄最優(yōu)超參數(shù)和對應(yīng)的期望改進(jìn)值  
    result = bayesian_optimization(X_train, y_train, X_test=np.random.uniform(-2 * np.pi, 2 * np.pi, (100, 1)))  
    results.append(result)  
    print('Iter: {}, Hyperparameters: {:.2f}, Expected Improvement: {:.4f}'.format(i, result[0][0], result[1]))

定義目標(biāo)函數(shù)f
使用高斯過程回歸模型（GPR）來建模目標(biāo)函數(shù)的分布
定義貝葉斯優(yōu)化函數(shù)bayesian_optimization；其中訓(xùn)練集、測試集和采樣點(diǎn)數(shù)作為輸入，輸出最優(yōu)的超參數(shù)和對應(yīng)的期望改進(jìn)值
Expected Improvement作為采集函數(shù)，通過不斷地添加樣本點(diǎn)來更新目標(biāo)函數(shù)的后驗(yàn)分布，并使用L-BFGS-B方法來最小化高斯過程回歸模型的超參數(shù)

四、基于超參數(shù)調(diào)優(yōu)工具

4.1 什么是超參數(shù)優(yōu)化庫？

超參數(shù)優(yōu)化庫（Hyperparameter Optimization Library）是一種用于自動(dòng)化超參數(shù)優(yōu)化的軟件庫或工具。這些庫使用不同的算法和技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化超參數(shù)搜索和優(yōu)化過程。

超參數(shù)優(yōu)化庫通常提供易于使用的接口，允許用戶定義要優(yōu)化的超參數(shù)和目標(biāo)函數(shù)。它們使用不同的算法和技術(shù)，如網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索、遺傳算法、貝葉斯優(yōu)化等，以搜索和優(yōu)化超參數(shù)空間。這些庫的目標(biāo)是減少人工調(diào)整超參數(shù)的工作量，提高模型性能，并加速機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程。

4.2 常見的超參數(shù)優(yōu)化工具

以下是幾個(gè)常用的超參數(shù)優(yōu)化庫：

scikit-Opitimize
Hyperopt
Optuna
Spearmint
Gaussian Process-based Hyperparameter Optimization (GPGO)
Ray Tune
GPyOpt
SigOpt
Keras Tuner

這些庫都提供了不同的算法和工具，以實(shí)現(xiàn)超參數(shù)優(yōu)化，并具有不同的特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)。您可以根據(jù)您的需求選擇最適合您的庫。

4.3Scikit-Optimize庫

1、Scikit-Optimize庫簡介

Scikit-optimize 是一個(gè) Python 庫，用于執(zhí)行基于scipy的優(yōu)化算法。它旨在提供一種簡單而有效的工具，用于機(jī)器學(xué)習(xí)和科學(xué)計(jì)算的優(yōu)化問題。Scikit-optimize 提供了許多不同的優(yōu)化算法，包括梯度下降、隨機(jī)搜索、貝葉斯優(yōu)化等。

Scikit-optimize 提供了許多預(yù)定義的搜索空間和目標(biāo)函數(shù)，以便輕松地設(shè)置超參數(shù)優(yōu)化任務(wù)。用戶可以定義自己的搜索空間和目標(biāo)函數(shù)，以適應(yīng)特定的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和任務(wù)。Scikit-optimize 還提供了可視化工具，可以幫助用戶更好地理解優(yōu)化過程和結(jié)果。

2、基于python的Scikit-Optimize庫優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)

      
        import numpy as np  
from sklearn.datasets import load_iris  
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.metrics import accuracy_score  
from skopt import gp_minimize  
  
# 加載數(shù)據(jù)集  
iris = load_iris()  
X = iris.data  
y = iris.target  
  
# 劃分訓(xùn)練集和測試集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 定義機(jī)器學(xué)習(xí)模型  
clf = RandomForestClassifier()  
  
# 定義搜索空間和目標(biāo)函數(shù)  
search_space = {  
    'n_estimators': [100, 200, 500],  
    'max_depth': [3, 5, None],  
    'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2']  
}  
  
def objective(x):  
    clf.set_params(**{search_space[name]: x[name] for name in x})  
    clf.fit(X_train, y_train)  
    y_pred = clf.predict(X_test)  
    return -accuracy_score(y_test, y_pred)  
  
# 執(zhí)行優(yōu)化算法  
res = gp_minimize(objective, search_space, n_calls=20, random_state=42)  
  
# 輸出最優(yōu)超參數(shù)組合和對應(yīng)的驗(yàn)證準(zhǔn)確率  
print("Best hyperparameters:", res.x)  
print("Max validation accuracy:", res.fun)

4.4 Hyperopt庫

1、Hyperopt庫簡介

Hyperopt是一個(gè)Python庫，用于對機(jī)器學(xué)習(xí)模型的算法進(jìn)行智能搜索。它主要使用三種算法：隨機(jī)搜索算法、模擬退火算法和TPE（Tree-structured Parzen Estimator）算法。

安裝Hyperopt庫：可以使用pip命令來安裝Hyperopt庫：

      
        pip install hyperopt

使用步驟：

準(zhǔn)備目標(biāo)函數(shù)：目標(biāo)函數(shù)應(yīng)該是一個(gè)可優(yōu)化的函數(shù)，它接受一個(gè)超參數(shù)列表作為輸入，并返回一個(gè)標(biāo)量值。在Hyperopt中，使用fn來指定目標(biāo)函數(shù)。
定義超參數(shù)搜索空間：使用Hyperopt的hp模塊定義超參數(shù)的搜索空間?？梢允褂胔p.choice、hp.uniform等函數(shù)來定義不同類型的超參數(shù)。
使用fmin函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化：使用Hyperopt的fmin函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，該函數(shù)接受目標(biāo)函數(shù)、超參數(shù)搜索空間和優(yōu)化算法作為輸入，并返回最佳的超參數(shù)組合。

官方學(xué)習(xí)地址：https://github.com/hyperopt/hyperopt

2、基于python優(yōu)化的實(shí)戰(zhàn)案例

      
        from hyperopt import hp, fmin, tpe  
from sklearn.datasets import load_iris  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.svm import SVC  
  
# 加載數(shù)據(jù)集  
iris = load_iris()  
X = iris.data  
y = iris.target  
  
# 劃分訓(xùn)練集和測試集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 定義目標(biāo)函數(shù)  
def objective(params):  
    clf = SVC(kernel=params['kernel'], C=params['C'], gamma=params['gamma'])  
    clf.fit(X_train, y_train)  
    score = clf.score(X_test, y_test)  
    return -score  # 因?yàn)镠yperopt需要最小化目標(biāo)函數(shù)，所以我們需要將準(zhǔn)確率取反  
  
# 定義超參數(shù)搜索空間  
space = {  
    'kernel': hp.choice('kernel', ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid']),  
    'C': hp.uniform('C', 0.001, 10),  
    'gamma': hp.uniform('gamma', 0.001, 10)  
}  
  
# 使用貝葉斯優(yōu)化進(jìn)行超參數(shù)搜索  
best = fmin(fn=objective, space=space, algo=tpe.suggest, max_evals=100)  
print('Best parameters: ', best)

4.5 Optuna庫

1、Optuna庫簡介

Optuna是一個(gè)用于超參數(shù)優(yōu)化的庫，它支持定義目標(biāo)函數(shù)，搜索超參數(shù)空間并自動(dòng)進(jìn)行優(yōu)化。

可以使用pip命令來安裝Optuna庫：

      
        pip install Optuna

使用步驟：

定義搜索空間：使用Optuna提供的分布函數(shù)來定義超參數(shù)的搜索空間。例如，對于一個(gè)取值范圍為[0, 1]的浮點(diǎn)數(shù)，可以使用uniform函數(shù)來定義該超參數(shù)的搜索空間。
定義目標(biāo)函數(shù)：目標(biāo)函數(shù)是需要優(yōu)化的模型，可以是任何可調(diào)用對象，如Python函數(shù)、類方法等。目標(biāo)函數(shù)的輸入是超參數(shù)的值，輸出是模型的性能指標(biāo)。
創(chuàng)建Optuna試驗(yàn)：創(chuàng)建Optuna試驗(yàn)對象，并指定目標(biāo)函數(shù)和搜索算法。
運(yùn)行Optuna試驗(yàn)：運(yùn)行Optuna試驗(yàn)，進(jìn)行超參數(shù)搜索。在每次試驗(yàn)結(jié)束后，Optuna會更新超參數(shù)的取值，并記錄當(dāng)前試驗(yàn)的性能指標(biāo)。可以設(shè)置嘗試的次數(shù)或時(shí)間，來控制搜索空間的大小和搜索時(shí)間的限制。
分析試驗(yàn)結(jié)果：在試驗(yàn)結(jié)束后，可以使用Optuna提供的可視化工具來分析試驗(yàn)結(jié)果，并選擇最優(yōu)的超參數(shù)組合。

2、基于python的使用案例

      
        import numpy as np  
from sklearn.datasets import make_regression  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.linear_model import SGDRegressor  
  
# 生成數(shù)據(jù)集  
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1)  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 定義目標(biāo)函數(shù)  
def objective(trial):  
    # 定義超參數(shù)  
    learning_rate = trial.suggest_float('learning_rate', 1e-10, 1e-5)  
    batch_size = trial.suggest_int('batch_size', 32, 256)  
    optimizer = trial.suggest_categorical('optimizer', ['sgd', 'adam'])  
  
    # 創(chuàng)建模型  
    model = SGDRegressor(learning_rate=learning_rate, batch_size=batch_size, optimizer=optimizer)  
  
    # 訓(xùn)練模型  
    model.fit(X_train, y_train)  
  
    # 計(jì)算性能指標(biāo)  
    loss = np.mean((model.predict(X_test) - y_test) ** 2)  
    return loss

# 創(chuàng)建Optuna的study對象，并指定需要優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)和搜索空間
import optuna  
study = optuna.create_study()  
study.optimize(objective, n_trials=100)

# 最佳的超參數(shù)組合
print(study.best_params)  # 輸出最佳的超參數(shù)組合  
print(study.best_value)   # 輸出最佳的性能指標(biāo)值

4.6Spearmint庫

1、Spearmint庫簡介

Spearmint是一個(gè)用于優(yōu)化貝葉斯推斷的庫。它基于論文《實(shí)用貝葉斯優(yōu)化》中概述的算法。該庫可用于執(zhí)行貝葉斯優(yōu)化，這是一種用于全局優(yōu)化的算法，主要用于尋找最小化目標(biāo)函數(shù)的配置。（建議少使用）

https://github.com/JasperSnoek/spearmint

Spearmint庫提供了一種表達(dá)和優(yōu)化貝葉斯推斷問題的方式。它允許用戶定義目標(biāo)函數(shù)以及用于描述優(yōu)化問題的約束和邊界。庫中的核心算法則負(fù)責(zé)根據(jù)這些定義來優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。Spearmint庫的優(yōu)點(diǎn)包括：

靈活的目標(biāo)函數(shù)表達(dá)：Spearmint支持多種類型的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)，使得用戶可以靈活地表達(dá)各種目標(biāo)函數(shù)。
高性能：Spearmint通過高效的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化算法來提高運(yùn)行速度，從而能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和復(fù)雜的模型。
易于使用：Spearmint提供了簡單易用的接口，使得用戶可以輕松地配置和運(yùn)行優(yōu)化任務(wù)。
社區(qū)支持：Spearmint是由一個(gè)活躍的社區(qū)支持的開源項(xiàng)目，這意味著用戶可以獲得來自其他開發(fā)者的反饋和支持。

2、基于Spearmint的實(shí)戰(zhàn)案例

      
        import numpy as np  
import spearmint as sp  
from scipy.stats import norm  
  
# 定義目標(biāo)函數(shù)  
def objective(x):  
    # 假設(shè)目標(biāo)函數(shù)是一個(gè)簡單的二次函數(shù)，其中x是一個(gè)向量  
    return x[0]**2 + x[1]**2  
  
# 定義Spearmint的優(yōu)化器  
spearmint = sp.Spearmint()  
  
# 設(shè)置要優(yōu)化的參數(shù)范圍  
var_names = ['var1', 'var2']  
bounds = [[-5, 5], [-5, 5]]  
priors = [sp.priors.NormalPrior(0, 1), sp.priors.NormalPrior(0, 1)]  
  
# 運(yùn)行貝葉斯優(yōu)化，設(shè)置最大迭代次數(shù)為10次  
results = spearmint.optimize(objective, var_names, bounds, priors, n_iter=10)  
  
# 輸出最優(yōu)的參數(shù)組合和對應(yīng)的函數(shù)值  
print('最優(yōu)參數(shù)組合：', results.x)  
print('最優(yōu)函數(shù)值：', results.func)

4.7GPGO庫

1、GPGO簡介

GPGO全稱是Gaussian Process Optimization for Hyperparameters Optimization，是Google的超參數(shù)優(yōu)化庫，它使用Gaussian Processes（高斯過程）進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化，專為TensorFlow和Keras而設(shè)計(jì)。

高斯過程是一種強(qiáng)大的非參數(shù)貝葉斯模型，它為超參數(shù)優(yōu)化提供了一種概率框架，可以自動(dòng)管理探索與利用的權(quán)衡。

使用之前先安裝：

      
        pip install gpgo

使用步驟：

首先，需要定義要優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)（例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練損失）。
其次，需要定義搜索空間，即超參數(shù)的可能取值范圍。
然后，使用GPGO運(yùn)行優(yōu)化過程。在每次迭代中，優(yōu)化器會選擇一組超參數(shù)，并使用目標(biāo)函數(shù)評估該組超參數(shù)的性能。
最后，優(yōu)化器會根據(jù)評估結(jié)果更新其關(guān)于最佳超參數(shù)的信念，并繼續(xù)搜索，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的終止條件（例如，達(dá)到最大迭代次數(shù)或找到滿意的超參數(shù)組合）。

2、python實(shí)戰(zhàn)案例

      
        import numpy as np  
import tensorflow as tf  
from tensorflow.keras.datasets import mnist  
from tensorflow.keras.models import Sequential  
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten  
from gpgo import GPGO  
  
# 加載MNIST數(shù)據(jù)集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()  
# 數(shù)據(jù)縮放
x_train = x_train / 255.0  
x_test = x_test / 255.0  
  
# 1-定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型  
model = Sequential([  
    Flatten(input_shape=(28, 28)),  
    Dense(128, activation='relu'),  
    Dense(64, activation='relu'),  
    Dense(10)  
])  
  
#2- 定義優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)（即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練損失）  
def loss_fn(y_true, y_pred):  
    return tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_true, logits=y_pred))  
  
# 3-定義優(yōu)化器并設(shè)置超參數(shù)的搜索空間  
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-4)  
hyperparams = {  
    'kernel__lgcp': [5, 10, 20],  
    'kernel__scale': [1e-4, 1e-3, 1e-2],  
    'kernel__lengthscale': [1., 5., 10.]  
}  
  
# 4-創(chuàng)建GPGO優(yōu)化器并運(yùn)行優(yōu)化過程  
gpgo = GPGO(optimizer=optimizer, loss_fn=loss_fn, hyperparams=hyperparams, datasets=(x_train, y_train), epochs=10)  
best_params, best_loss = gpgo.run()

加載MNIST數(shù)據(jù)集并定義了一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
定義了優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練損失
創(chuàng)建了一個(gè)GPGO優(yōu)化器，并將超參數(shù)的搜索空間傳遞給它
使用 run 方法運(yùn)行優(yōu)化過程，并輸出最佳超參數(shù)和最低的訓(xùn)練損失

4.8Ray Tune庫

1、簡介

Ray Tune是Ray的一個(gè)超參數(shù)優(yōu)化庫，可以用于優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的性能。它基于Scikit-learn和Google Vizier的接口，并提供了簡單易用的API來定義和運(yùn)行超參數(shù)搜索實(shí)驗(yàn)。

Ray Tune的特性包括：

支持多種超參數(shù)優(yōu)化算法，如網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索和貝葉斯優(yōu)化等。
可以自動(dòng)管理實(shí)驗(yàn)的進(jìn)度和結(jié)果，提供清晰的可視化界面。
可以輕松擴(kuò)展到分布式環(huán)境，支持多節(jié)點(diǎn)并行超參數(shù)搜索。
與Ray框架無縫集成，可以輕松擴(kuò)展到其他Ray任務(wù)中。

官方學(xué)習(xí)地址：https://docs.ray.io/en/latest/tune/index.html

2、官網(wǎng)提供的優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)案例：

      
        from ray import tune

def objective(config):  # 1-定義目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)
    score = config["a"] ** 2 + config["b"]
    return {"score": score}

search_space = {  # 2-定義超參數(shù)搜索空間
    "a": tune.grid_search([0.001, 0.01, 0.1, 1.0]),
    "b": tune.choice([1, 2, 3]),
}

tuner = tune.Tuner(objective, param_space=search_space)  # 3-執(zhí)行搜索過程
results = tuner.fit()
print(results.get_best_result(metric="score", mode="min").config)  # 最佳超參數(shù)組合

4.9 Bayesian Optimization庫

1、簡介

Bayesian optimization，也稱為Bayesian experimental design或sequential design，是一種使用貝葉斯推理和高斯過程（Gaussian process）的全局優(yōu)化技術(shù)。它是一種在盡可能少的迭代次數(shù)內(nèi)找到一個(gè)未知函數(shù)的最大值或最小值的方法，特別適合優(yōu)化高成本函數(shù)或在勘探和開發(fā)之間需要平衡的情況。

官方學(xué)習(xí)地址：https://github.com/bayesian-optimization/BayesianOptimization

先安裝：

      
        pip install bayesian-optimization

2、python實(shí)戰(zhàn)案例

      
        import numpy as np  
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor  
from scipy.optimize import minimize  
  
# 定義目標(biāo)函數(shù)  
def target_function(x):  
    return np.sin(5 * x) + np.cos(2 * x) + np.random.normal(0, 0.1, size=x.shape)  
  
# 定義高斯過程模型  
def gpr_model(X, y):  
    kernel = 1.0 * np.eye(X.shape[0]) + 0.5 * np.ones((X.shape[0], X.shape[0]))  
    gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel)  
    gpr.fit(X, y)  
    return gpr  
  
# 定義Bayesian Optimization函數(shù)  
def bayesian_optimization(n_iterations, n_initial_points):  
    # 初始化數(shù)據(jù)點(diǎn)  
    x_initial = np.random.uniform(-5, 5, n_initial_points)  
    y_initial = target_function(x_initial)  
  
    # 初始化高斯過程模型  
    X_train = np.vstack((x_initial, x_initial))  
    y_train = np.vstack((y_initial, y_initial))  
    gpr = gpr_model(X_train, y_train)  
  
    # 進(jìn)行n_iterations次迭代  
    for i in range(n_iterations):  
        # 使用EI策略選擇新的數(shù)據(jù)點(diǎn)  
        acquisition_func = gpr.predictive_mean + np.sqrt(gpr.predictive_covariance(x_initial)[:, None, None]) * np.random.randn(*x_initial.shape)  
        EI = -gpr.negative_log_predictive_density(y_initial, acquisition_func)  
        x_new = x_initial[np.argmax(EI)]  
        y_new = target_function(x_new)  
        
        X_train = np.vstack((X_train, x_new))  
        y_train = np.vstack((y_train, y_new)) 
        
        gpr = gpr_model(X_train, y_train)  
        
        x_initial = np.vstack((x_initial, x_new))  
        y_initial = np.vstack((y_initial, y_new)) 
        
        print("Iteration {}: Best value = {} at x = {}".format(i+1, np.min(y_initial), np.argmin(y_initial)))  
    return x_initial[np.argmin(y_initial)], np.min(y_initial)  
  
# 運(yùn)行Bayesian Optimization函數(shù)并輸出結(jié)果  
best_x, best_y = bayesian_optimization(n_iterations=10, n_initial_points=3)  
print("Best x = {}, best y = {}".format(best_x, best_y))

定義了一個(gè)目標(biāo)函數(shù) target_function ，該函數(shù)是一個(gè)帶有隨機(jī)噪聲的正弦和余弦函數(shù)的組合；
定義了一個(gè)高斯過程模型 gpr_model ，該模型使用一個(gè)常數(shù)核來構(gòu)建高斯過程；
定義了一個(gè) bayesian_optimization 函數(shù)，該函數(shù)使用貝葉斯優(yōu)化算法來找到目標(biāo)函數(shù)的最大值；
最后調(diào)用 bayesian_optimization 函數(shù)并輸出結(jié)果

4.9GPyOpt庫

1、簡介

GPyOpt是一個(gè)基于GPy的Python庫，用于實(shí)現(xiàn)貝葉斯優(yōu)化。它提供了靈活的框架，可以處理具有各種類型代理模型（如高斯過程和隨機(jī)森林）的優(yōu)化問題。

GPyOpt庫旨在解決實(shí)際問題，包括但不限于函數(shù)優(yōu)化、超參數(shù)優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)中的模型調(diào)參等。使用者可以根據(jù)需要自定義代理模型，并且能夠方便地與第三方庫集成。此外，GPyOpt支持多種優(yōu)化算法，如貝葉斯優(yōu)化、粒子群優(yōu)化等，以滿足不同應(yīng)用場景的需求。

官方學(xué)習(xí)地址：https://sheffieldml.github.io/GPyOpt/

直接使用pip進(jìn)行安裝：

      
        pip install gpyopt

基于源碼的安裝：

      
        
          # git clone https://github.com/SheffieldML/GPyOpt.git
          
# cd GPyOpt
          
# git checkout devel
          
# nosetests GPyOpt/testing

3個(gè)主要依賴包的版本要求：

GPy (>=1.0.8)
numpy (>=1.7)
scipy (>=0.16)

2、基于python的使用案例

使用GPyOpt庫來解決一個(gè)簡單的函數(shù)優(yōu)化問題：嘗試找到函數(shù)的最大值

      
        import numpy as np  
from gpyopt import Optimizer  
  
# 定義目標(biāo)函數(shù)  
def f(x):  
    return -x**2  
  
# 定義初始點(diǎn)  
x0 = np.array([0.0])  
# 定義優(yōu)化器  
optimizer = Optimizer(f=f, x0=x0)  
# 設(shè)置優(yōu)化選項(xiàng)  
optimizer.set_verbose(True)  # 設(shè)置是否輸出優(yōu)化信息  
optimizer.set_stop_condition(stop='max_iter', value=100)  # 設(shè)置最大迭代次數(shù)和停止條件  
  
# 運(yùn)行優(yōu)化  
optimizer.optimize()  
  
# 輸出結(jié)果  
print('最優(yōu)解:', optimizer.x_opt)  
print('最優(yōu)值:', optimizer.f_opt)

4.10SigOpt庫

1、簡介

SigOpt超參數(shù)優(yōu)化庫是一個(gè)用于優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的軟件庫。SigOpt的優(yōu)化算法使用貝葉斯優(yōu)化，這是一種用于尋找全局最優(yōu)的優(yōu)化算法，通常用于尋找深度學(xué)習(xí)模型中的最佳超參數(shù)組合。

SigOpt的API使得調(diào)整模型超參數(shù)變得容易，并且可以與許多不同的機(jī)器學(xué)習(xí)庫（包括TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等）集成。SigOpt還提供了一個(gè)可視化界面，可以幫助用戶監(jiān)控和調(diào)整優(yōu)化過程。通過使用SigOpt，開發(fā)人員可以更快地找到最佳超參數(shù)組合，提高模型的性能和準(zhǔn)確性。

官方學(xué)習(xí)地址：https://docs.sigopt.com/intro/main-concepts

基于pip的安裝：

      
        pip install sigopt

2、基于python的實(shí)戰(zhàn)案例

      
        import torch  
import torch.nn as nn  
from torch.utils.data import DataLoader  
from torchvision import datasets, transforms
# 優(yōu)化相關(guān)
import sigopt  
from sigopt.api import create_run  
from sigopt.config import get_version_id  
from sigopt.local import local_experiment  
from sigopt.run import run_fn, get_default_args, get_default_config, get_default_options, get_default_suggestion_callback, run_in_notebook, run_in_script, run_in_jupyter_notebook   # 用于定義運(yùn)行函數(shù)和運(yùn)行環(huán)境  
from sigopt.suggestion import get_suggestion, get_suggestion_from_web  # 用于獲取建議的超參數(shù)值


# 定義學(xué)習(xí)率和批量大小
space = {  
  "learning_rate": (1e-5, 1e-2, "log-uniform"),  
  "batch_size": (32, 256, "uniform")  
}

# 定義基于pytorch的深度學(xué)習(xí)模型
class SimpleModel(nn.Module):  
  def __init__(self):  
    super(SimpleModel, self).__init__()  
    self.fc = nn.Linear(784, 10)  
      
  def forward(self, x):  
    x = x.view(-1, 784)  
    x = self.fc(x)  
    return x

# 加載mnist數(shù)據(jù)集
transform = transforms.Compose([  
  transforms.ToTensor(),    # 轉(zhuǎn)成張量
  transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化  
])  
train_dataset = datasets.MNIST(root="data", train=True, transform=transform, download=True)  
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)

# 優(yōu)化過程
def objective(config):  # 定義優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，即模型的準(zhǔn)確率  
  model = SimpleModel()  # 創(chuàng)建模型實(shí)例  
  optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config["learning_rate"])  # 創(chuàng)建優(yōu)化器并設(shè)置學(xué)習(xí)率  
  criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 創(chuàng)建損失函數(shù)  
  train_loss = 0.0  
  correct = 0.0  
  total = 0.0  
  for i, data in enumerate(train_loader, 0):  # 對訓(xùn)練集進(jìn)行迭代，計(jì)算損失和準(zhǔn)確率  
    inputs, labels = data  # 獲取輸入和標(biāo)簽數(shù)據(jù)  
    optimizer.zero_grad()  # 清零梯度緩存  
    outputs = model(inputs)  # 前向傳播，計(jì)算輸出張量  
    loss = criterion(outputs, labels)  # 計(jì)算損失張量  
    loss.backward()  # 反向傳播，計(jì)算梯度張量并更新權(quán)重參數(shù)  
    train_loss += loss.item()  # 累加損失值并計(jì)算平均損失值和準(zhǔn)確率 
    
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)  # 找到最大概率的標(biāo)簽作為預(yù)測結(jié)果并計(jì)算準(zhǔn)確率  
    total += labels.size(0)  # 累加樣本數(shù)以計(jì)算總體準(zhǔn)確率  
    correct += predicted.eq(labels.data).cpu().sum()  # 累加正確預(yù)測的樣本數(shù)并計(jì)算準(zhǔn)確率  
  accuracy = correct / total  # 計(jì)算總體準(zhǔn)確率并返回給優(yōu)化器作為目標(biāo)函數(shù)值  
  return accuracy, {"learning_rate": config["learning_rate"], "batch_size": config["batch_size"]}  # 將目標(biāo)函數(shù)值和超參數(shù)值返回給優(yōu)化器

4.11Keras Tuner

KerasTuner是一個(gè)易于使用的分布式超參數(shù)優(yōu)化框架，能夠解決執(zhí)行超參數(shù)搜索時(shí)的一些痛點(diǎn)。它利用高級搜索和優(yōu)化方法，如HyperBand搜索和貝葉斯優(yōu)化，來幫助找到最佳的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)。

安裝命令：

      
        pip install keras-tuner --upgrade

官方學(xué)習(xí)地址：https://keras.io/keras_tuner/

2、實(shí)戰(zhàn)案例

      
        import keras_tuner
from tensorflow import keras

# 定義網(wǎng)絡(luò)模型
def build_model(hp):
    model = keras.Sequential()
    model.add(keras.layers.Dense(
        hp.Choice("units", [8,16,32]),
        activation="relu"
    ))
    model.add(keras.layers.Dense(1,activation="relu"))
    model.compile(loss="mse")
    return model

tuner = keras_tuner.RandomSearch(
    build_model,
    objective="val_loss",
    max_trials=5
)

tuner.search(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_val, y_val))

完整案例：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/06/tuning-hyperparameters-of-an-artificial-neural-network-leveraging-keras-tuner/

五、基于AutoML庫的超參數(shù)調(diào)優(yōu)

5.1什么是AutoML庫

自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)庫（AutoML）是一種軟件工具或庫，旨在自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程。這些庫使用不同的算法和技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的過程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型選擇、參數(shù)優(yōu)化、模型評估等。

AutoML的目的是簡化機(jī)器學(xué)習(xí)的過程，使非專業(yè)人士也可以應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)，或者幫助專業(yè)人士更高效地處理機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。這些庫通常提供易于使用的接口，并且能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。

5.2常見的自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)庫

自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)庫有以下幾種：

Auto-Sklearn。Auto-Sklearn是基于scikit-learn軟件包構(gòu)建的開源AutoML庫。它為給定的數(shù)據(jù)集找到最佳性能的模型以及最佳的超參數(shù)集。它包括一些特征工程技術(shù)，例如單點(diǎn)編碼，特征歸一化，降維等。該庫適用于中小型數(shù)據(jù)集，不適用大型數(shù)據(jù)集。
H2O AutoML。H2O AutoML是一個(gè)完整的端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)化工具，可以處理各種類型的數(shù)據(jù)集，包括小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)，標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)和非標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。它實(shí)現(xiàn)了整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)流程的自動(dòng)化，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，模型選擇，特征選擇，模型優(yōu)化等。
Auto-Keras。Auto-Keras是一個(gè)基于Keras深度學(xué)習(xí)框架的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)庫。它旨在為深度學(xué)習(xí)模型提供高度自動(dòng)化的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練流程，以解決用戶在面對不同任務(wù)時(shí)可能需要重復(fù)編寫大量代碼的問題。
AutoGluon。AutoGluon是一個(gè)開源的深度學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)庫，由AWS團(tuán)隊(duì)開發(fā)和維護(hù)。它旨在幫助開發(fā)者自動(dòng)完成機(jī)器學(xué)習(xí)的所有過程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇和超參數(shù)調(diào)整等。AutoGluon使用了一種稱為“神經(jīng)架構(gòu)搜索”的技術(shù)來自動(dòng)化地選擇最佳的模型架構(gòu)。
Pycaret。PyCaret 是一個(gè)開源的、低代碼的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，旨在簡化機(jī)器學(xué)習(xí)工作流并提高工作效率。它是一個(gè) Python 庫，封裝了多個(gè)流行的機(jī)器學(xué)習(xí)庫和框架，如 scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy、Optuna、Hyperopt、Ray 等。PyCaret 還提供了一套簡單易用的 API，可以幫助你完成各種機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、評估和部署等。
MLBox。MLBox是一個(gè)功能強(qiáng)大的自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)庫，旨在為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和研究者提供一站式的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。它是由國內(nèi)的一家公司開發(fā)的，封裝了多種流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和框架，如scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy、Optuna、Hyperopt、Ray等，并將它們整合到一個(gè)統(tǒng)一的框架中，提供了簡單易用的API，使得機(jī)器學(xué)習(xí)的流程變得更加高效和便捷。
Auto-PyTorch。Auto-PyTorch是一個(gè)基于PyTorch的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)庫。它旨在為超參數(shù)搜索和模型選擇提供自動(dòng)化的解決方案，以幫助用戶在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時(shí)提高效率和準(zhǔn)確性。

5.3Auto-Sklearn

1、簡介

Auto-Sklearn是一個(gè)開源的AutoML庫，它利用流行的Scikit-Learn機(jī)器學(xué)習(xí)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。Auto-Sklearn是由Matthias Feurer等人開發(fā)的。在他們的2015年題為“efficient and robust automated machine learning”的論文中進(jìn)行了描述。

Auto-Sklearn通過元學(xué)習(xí)（meta-learning）或梯度增強(qiáng)來自動(dòng)選擇最佳的學(xué)習(xí)算法及其超參數(shù)。它還可以自動(dòng)調(diào)整模型的復(fù)雜性和集成度，以及執(zhí)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和后處理。

安裝命令：

      
        pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple auto-sklearn

官方學(xué)習(xí)地址：https://automl.github.io/auto-sklearn/master/

2、案例學(xué)習(xí)

      
        import autosklearn.classification  # 基于自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)庫的分類模型
import sklearn.model_selection
import sklearn.datasets
import sklearn.metrics

if __name__ == "__main__":
    X, y = sklearn.datasets.load_digits(return_X_y=True)
    # 數(shù)據(jù)切分
    X_train, X_test, y_train, y_test = sklearn.model_selection.train_test_split(X, y, random_state=1)
    # 基于自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)庫的分類模型
    automl = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier()
    # 模型訓(xùn)練和預(yù)測
    automl.fit(X_train, y_train)
    y_hat = automl.predict(X_test)
    print("Accuracy score", sklearn.metrics.accuracy_score(y_test, y_hat))

5.4H2O AutoML

1、簡介

H2O AutoML是一款由H2O.ai開發(fā)的自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)工具。它通過自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的流程和技術(shù)，使得數(shù)據(jù)分析師和科學(xué)家們能夠更快、更容易地構(gòu)建高質(zhì)量的預(yù)測模型。

H2O AutoML支持多種算法和模型選擇，包括基于樹的方法、線性模型和深度學(xué)習(xí)模型等。該工具還提供了自動(dòng)特征工程、模型交叉驗(yàn)證和超參數(shù)優(yōu)化等功能，可以幫助用戶自動(dòng)地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型選擇和調(diào)優(yōu)等過程，從而提高模型的準(zhǔn)確性和效率。

官網(wǎng)學(xué)習(xí)地址：https://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/automl.html

2、使用案例

      
        import h2o
from h2o.automl import H2OAutoML

# 啟動(dòng)H2O
h2o.init()

# 導(dǎo)入一個(gè)二分類數(shù)據(jù)集
train = h2o.import_file("https://s3.amazonaws.com/erin-data/higgs/higgs_train_10k.csv")
test = h2o.import_file("https://s3.amazonaws.com/erin-data/higgs/higgs_test_5k.csv")

x = train.columns
y = "response"
x.remove(y)

# 轉(zhuǎn)成向量
train[y] = train[y].asfactor()
test[y] = test[y].asfactor()

# 訓(xùn)練模型：最多20個(gè)基線模型
aml = H2OAutoML(max_models=20, seed=1)
aml.train(x=x, y=y, training_frame=train)

# 查看模型效果 
lb = aml.leaderboard
lb.head(rows=lb.nrows) 

# 預(yù)測
preds = aml.predict(test)
# preds = aml.leader.predict(test)

# 模型排行輸出
lb = h2o.automl.get_leaderboard(aml, extra_columns = "ALL")

獲取單個(gè)模型的效果：

      
        m = aml.leader
# 等效
m = aml.get_best_model()

# 使用非默認(rèn)指標(biāo)獲取最佳模型
m = aml.get_best_model(criterion="logloss")
# 基于默認(rèn)的排序指標(biāo)獲取XGBoost模型
xgb = aml.get_best_model(algorithm="xgboost")
# 基于logloss指標(biāo)獲取 XGBoost 
xgb = aml.get_best_model(algorithm="xgboost", criterion="logloss")
# 指定獲取某個(gè)特殊的模型
m = h2o.get_model("StackedEnsemble_BestOfFamily_AutoML_20191213_174603")

# 獲取模型的參數(shù)信息
xgb.params.keys()
# 特定參數(shù)
xgb.params['ntrees']

獲取H2O的訓(xùn)練日志及時(shí)間信息：

      
        log = aml.event_log  # 日志
info = aml.training_info  # 時(shí)間

5.5Auto-Keras

1、簡介

Auto-Keras是一種自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）工具，旨在簡化深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和優(yōu)化。它利用神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）技術(shù)自動(dòng)選擇合適的模型結(jié)構(gòu)和超參數(shù)，從而大大減少了人工調(diào)整的繁瑣工作。

Auto-Keras通過智能搜索算法，自動(dòng)搜索適合數(shù)據(jù)集的最佳模型結(jié)構(gòu)和超參數(shù)，從而提供最佳的模型性能。它提供了簡潔易用的接口，使得即使沒有深入了解深度學(xué)習(xí)的用戶也能夠快速構(gòu)建強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)模型。

Auto-Keras支持多種數(shù)據(jù)類型，包括傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、圖像、文本和時(shí)間序列等不同類型的數(shù)據(jù)。它還提供了許多高級功能，如自動(dòng)化模型選擇、簡潔的用戶界面、支持多種數(shù)據(jù)類型等，使得即使沒有專業(yè)知識的用戶也能夠快速構(gòu)建強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型

安裝Auto-Keras：

      
        pip install autokeras

對應(yīng)python和TensorFlow的版本要求：Python >= 3.7 and TensorFlow >= 2.8.0.

官方學(xué)習(xí)地址：https://autokeras.com/

2、實(shí)戰(zhàn)案例

      
        import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

import autokeras as ak

# 導(dǎo)入數(shù)據(jù)集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
print(x_train.shape)  # (60000, 28, 28)
print(y_train.shape)  # (60000,)
print(y_train[:3])  # array([7, 2, 1], dtype=uint8)

# 創(chuàng)建模型并訓(xùn)練
clf = ak.ImageClassifier(overwrite=True, max_trials=1)
clf.fit(x_train, y_train, epochs=10)
# 預(yù)測模型
predicted_y = clf.predict(x_test)
# 評估模型
clf.evaluate(x_test, y_test)

使用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集：

      
        clf.fit(
    x_train,
    y_train,
    validation_split=0.15,   # 驗(yàn)證集比例
    epochs=10,
)

# 手動(dòng)切分驗(yàn)證集
split = 50000
x_val = x_train[split:]
y_val = y_train[split:]
x_train = x_train[:split]
y_train = y_train[:split]
clf.fit(
    x_train,
    y_train,
    validation_data=(x_val, y_val),
    epochs=10,
)

自定義搜索空間：

      
        input_node = ak.ImageInput()
output_node = ak.ImageBlock(
    block_type = "resnet",
    normalize=True,  # 標(biāo)準(zhǔn)化
    augment=False  # 沒有數(shù)據(jù)增強(qiáng)
)(input_node)

output_node = ak.Classification()(output_node)

clf = ak.AutoModel(inputs=input_node, 
                  outputs=output_node,
                  overwrite=True,
                  max_trials=1)

clf.fit(x_train,y_train, epochs=10)

5.6AutoGluon

1、簡介

AutoGluon是一個(gè)自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)框架，由AWS團(tuán)隊(duì)開發(fā)和維護(hù)。它可以自動(dòng)調(diào)整超參數(shù)并選擇最佳的深度學(xué)習(xí)模型來解決回歸和分類問題。AutoGluon提供了一種簡單易用的界面來控制自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)流程，并且可以與其他常用的深度學(xué)習(xí)框架集成。

AutoGluon的原理是基于自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的思想，它使用了一系列的算法和技術(shù)來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的過程。其中，AutoGluon使用了一種稱為“神經(jīng)架構(gòu)搜索”的技術(shù)來自動(dòng)化地選擇最佳的模型架構(gòu)。此外，AutoGluon還提供了一些實(shí)用的功能，例如自動(dòng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、自動(dòng)模型選擇、自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率等。

Windows10系統(tǒng)下的安裝：

https://auto.gluon.ai/stable/install.html

      
        conda create -n myenv python=3.9 -y   # 創(chuàng)建虛擬環(huán)境  指定python版本
conda activate myenv  # 進(jìn)入虛擬環(huán)境

pip install -U pip
pip install -U setuptools wheel
# 安裝torch相關(guān)
pip install torch==1.13.1+cpu torchvision==0.14.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html
# 安裝
pip install autogluon

官網(wǎng)學(xué)習(xí)地址：https://auto.gluon.ai/stable/index.html

AutoGluon requires Python version 3.8, 3.9, or 3.10 and is available on Linux, MacOS, and Windows.

2、實(shí)戰(zhàn)案例

      
        import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed=42

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictor
# 讀取在線數(shù)據(jù)
data_url = 'https://raw.githubusercontent.com/mli/ag-docs/main/knot_theory/'
train = TabularDataset(f'{data_url}train.csv')
# 數(shù)據(jù)基本信息
train.shape  # (10000, 19)
train.columns 
# 結(jié)果
Index(['Unnamed: 0', 'chern_simons', 'cusp_volume',
       'hyperbolic_adjoint_torsion_degree', 'hyperbolic_torsion_degree',
       'injectivity_radius', 'longitudinal_translation',
       'meridinal_translation_imag', 'meridinal_translation_real',
       'short_geodesic_imag_part', 'short_geodesic_real_part', 'Symmetry_0',
       'Symmetry_D3', 'Symmetry_D4', 'Symmetry_D6', 'Symmetry_D8',
       'Symmetry_Z/2 + Z/2', 'volume', 'signature'],
      dtype='object')

# 目標(biāo)變量
label  = "signature"
train[label].describe()
# 模型訓(xùn)練
predictor = TabularPredictor(label=label).fit(train)
# 模型預(yù)測
test = TabularDataset(f"{data_url}test.csv")
pred = predictor.predict(test.drop(columns=label))

# 模型評估
predictor.evaluate(test, silent=True)
# 結(jié)果
{'accuracy': 0.9448,
 'balanced_accuracy': 0.7445352845015228,
 'mcc': 0.9323703476874563}

# 對比不同模型
predictor.leaderboard(test, silent=True)

5.7PyCaret

1、簡介

PyCaret 是一個(gè)開源的、低代碼的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，旨在簡化機(jī)器學(xué)習(xí)工作流并提高工作效率。它是一個(gè) Python 庫，封裝了多個(gè)流行的機(jī)器學(xué)習(xí)庫和框架，如 scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy、Optuna、Hyperopt、Ray 等。

官方學(xué)習(xí)地址：https://pycaret.org/

基于清華源安裝pycaret：

      
        pip install pycaret  -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 相關(guān)依賴安裝
pip install pycaret[analysis]
pip install pycaret[models]
pip install pycaret[tuner]
pip install pycaret[mlops]
pip install pycaret[parallel]
pip install pycaret[test]
pip install pycaret[analysis,models]

版本要求：

Python 3.7, 3.8, 3.9, and 3.10
Ubuntu 16.04 or later
Windows 7 or later

2、實(shí)戰(zhàn)案例

一個(gè)關(guān)于二分類問題的實(shí)戰(zhàn)案例，使用內(nèi)置的數(shù)據(jù)集

      
        from pycaret.datasets import get_data
from pycaret.classification import *

data = get_data("diabetes")
# 查看數(shù)據(jù)基本信息

# 1-函數(shù)式API
s = setup(data, target="Class variable",session_id=123)

# 2-OOP API
from pycaret.classification import ClassificationExperiment
s = ClassificationExperiment()
s.setup(data, target="Class variable", session_id=123)

# 比較不同模型

# 函數(shù)式API
# best = compare_models()
# OOP-API
best = s.compare_models()

# 模型分析

# 函數(shù)式API
# evaluate_model(best)
# OOP-API
s.evaluate_model(best)

# 模型預(yù)測

# 函數(shù)式API
# predict_model(best)
# OOP-API
s.predict_model(best)

模型的保存和加載使用：

      
        # functional API
# save_model(best, 'my_first_pipeline')
# OOP API
s.save_model(best, 'my_first_pipeline')

# functional API
# loaded_model = load_model('my_first_pipeline')
# OOP API
loaded_model = s.load_model('my_first_pipeline')
print(loaded_model)

5.8MLBox

1、簡介

MLBox是一個(gè)功能強(qiáng)大的自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)庫，旨在為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和研究者提供一站式的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。

MLBox提供了多種數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇和超參數(shù)優(yōu)化等功能，可以幫助用戶快速構(gòu)建和評估各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它還支持多種類型的任務(wù)，包括分類、回歸、聚類和異常檢測等。此外，MLBox還提供了一些額外的功能，如模型解釋和模型部署等，可以幫助用戶更好地理解和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它提供以下功能：

快速進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取和分布式數(shù)據(jù)預(yù)處理/清洗/格式化。
高可靠性的特征選擇和信息泄漏檢測。
高維空間中精確超參數(shù)優(yōu)化。
用于分類和回歸的最先進(jìn)的預(yù)測模型（深度學(xué)習(xí)，堆疊，LightGBM等）。
具有模型解釋的預(yù)測。

官網(wǎng)學(xué)習(xí)地址：https://mlbox.readthedocs.io/en/latest/

python版本要求：Python versions: 3.5 - 3.7. & 64-bit version only（32位的Windows系統(tǒng)不再支持）。

      
        pip install mlbox

基于源碼的安裝：

      
        # linux 或者M(jìn)acos
git clone git://github.com/AxeldeRomblay/mlbox
cd MLBox
python setup.py install

2、實(shí)戰(zhàn)案例

      
        from mlbox.preprocessing import *
from mlbox.optimisation import *
from mlbox.prediction import *

paths = ["<file_1>.csv", "<file_2>.csv", ..., "<file_n>.csv"] 
target_name = "<my_target>" 

data = Reader(sep=",").train_test_split(paths, target_name)  
data = Drift_thresholder().fit_transform(data)

# 評估模型
Optimiser().evaluate(None, data)

# 自定義搜索參數(shù)
space = {
        'ne__numerical_strategy' : {"space" : [0, 'mean']},
        'ce__strategy' : {"space" : ["label_encoding", "random_projection", "entity_embedding"]},
        'fs__strategy' : {"space" : ["variance", "rf_feature_importance"]},
        'fs__threshold': {"search" : "choice", "space" : [0.1, 0.2, 0.3]},
        'est__strategy' : {"space" : ["LightGBM"]},
        'est__max_depth' : {"search" : "choice", "space" : [5,6]},
        'est__subsample' : {"search" : "uniform", "space" : [0.6,0.9]}
        }
best = opt.optimise(space, data, max_evals = 5)

# 預(yù)測
Predictor().fit_predict(best, data)

5.9Auto-Pytorch

1、簡介

Auto-PyTorch是一個(gè)自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的框架，它通過使用PyTorch實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)的自動(dòng)搜索。Auto-PyTorch可以根據(jù)數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)自動(dòng)選擇最佳的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，從而使得模型的性能達(dá)到最優(yōu)。

Auto-PyTorch的算法會自動(dòng)搜索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)、超參數(shù)等，以尋找在特定數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)最佳的模型。這種自動(dòng)搜索可以通過GPU計(jì)算來加速，大大減少了人工調(diào)整模型參數(shù)和架構(gòu)的繁瑣工作。

要使用Auto-PyTorch，需要先安裝PyTorch和Auto-PyTorch庫。然后，可以通過編寫簡單的Python代碼來定義訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集，并調(diào)用Auto-PyTorch的API進(jìn)行自動(dòng)模型訓(xùn)練和測試。

GitHub官網(wǎng)地址：https://github.com/automl/Auto-PyTorch

安裝：

      
        pip install autoPyTorch
# 時(shí)序預(yù)測相關(guān)
pip install autoPyTorch[forecasting]

手動(dòng)安裝：

      
        # 創(chuàng)建虛擬環(huán)境
conda create -n auto-pytorch python=3.8
conda activate auto-pytorch
conda install swig
python setup.py install

2、實(shí)戰(zhàn)案例

      
        from autoPyTorch.api.tabular_classification import TabularClassificationTask

# 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
import sklearn.model_selection
import sklearn.datasets
import sklearn.metrics
X, y = sklearn.datasets.load_digits(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = sklearn.model_selection.train_test_split(X, y, random_state=1)

# 實(shí)例化分類模型
api = TabularClassificationTask()

# 自動(dòng)化搜索
api.search(
    X_train=X_train,
    y_train=y_train,
    X_test=X_test,
    y_test=y_test,
    optimize_metric='accuracy',
    total_walltime_limit=300,
    func_eval_time_limit_secs=50
)

# 計(jì)算準(zhǔn)確率
y_pred = api.predict(X_test)
score = api.score(y_pred, y_test)
print("Accuracy score", score)

六、基于算法的超參數(shù)調(diào)優(yōu)

6.1基于算法的超參數(shù)調(diào)優(yōu)

基于算法的超參數(shù)優(yōu)化是指通過運(yùn)行不同的算法，例如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等，來自動(dòng)調(diào)整超參數(shù)，以尋找最優(yōu)的超參數(shù)組合。這種方法通過利用算法來搜索超參數(shù)空間，以找到最優(yōu)的超參數(shù)組合。

基于算法的超參數(shù)優(yōu)化通常需要設(shè)置一些參數(shù)，例如種群大小、迭代次數(shù)等，這些參數(shù)會影響優(yōu)化的效果。在運(yùn)行算法時(shí)，會根據(jù)一定的評估標(biāo)準(zhǔn)來評估不同超參數(shù)組合的效果，并逐漸搜索出最優(yōu)的超參數(shù)組合。

6.2常見用于超參數(shù)優(yōu)化的算法

Bayesian Optimization and HyperBand：一種超參數(shù)優(yōu)化算法，結(jié)合了貝葉斯優(yōu)化和HyperBand算法。BOHB的目標(biāo)是在給定的預(yù)算內(nèi)找到最優(yōu)的超參數(shù)組合，使得機(jī)器學(xué)習(xí)模型在特定任務(wù)上的性能達(dá)到最佳。
遺傳優(yōu)化算法：遺傳優(yōu)化算法是一種通過模擬自然進(jìn)化過程來搜索最優(yōu)解的方法。它是一種全局優(yōu)化方法，可以在一個(gè)較大的解空間內(nèi)搜索最優(yōu)解。
梯度優(yōu)化算法：梯度優(yōu)化算法是一種基于梯度下降的優(yōu)化算法，用于求解復(fù)雜的優(yōu)化問題。它通過迭代地調(diào)整參數(shù)，最小化損失函數(shù)，從而搜索最優(yōu)解。在梯度下降算法中，每次迭代時(shí)，算法會根據(jù)當(dāng)前梯度方向調(diào)整參數(shù)，更新參數(shù)的值。如動(dòng)量梯度下降、Adam算法和L-BFGS算法等。
種群優(yōu)化算法：種群優(yōu)化算法是一種基于自然界生物進(jìn)化原理的優(yōu)化算法，它模擬了生物進(jìn)化的過程，通過不斷地迭代和優(yōu)勝劣汰的過程，逐步尋找最優(yōu)解。種群優(yōu)化算法的核心思想是將待優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)適應(yīng)度函數(shù)，然后通過不斷地迭代和優(yōu)勝劣汰的過程，逐步尋找最優(yōu)解

6.3Bayesian Optimization and HyperBand（BOHB）

1、簡介

Bayesian Optimization and HyperBand混合了Hyperband算法和Bayesian優(yōu)化。BOHB算法使用貝葉斯優(yōu)化算法進(jìn)行采樣，并通過對超參數(shù)的組合進(jìn)行評估來尋找最佳的超參數(shù)組合。它結(jié)合了全局和局部搜索的優(yōu)勢，能夠快速找到最優(yōu)的超參數(shù)組合，同時(shí)具有健壯性和可擴(kuò)展性。

BOHB算法適用于深度學(xué)習(xí)任務(wù)，通過選擇合適的超參數(shù)，可以顯著提高模型的性能和準(zhǔn)確性。它適用于不同的模型和數(shù)據(jù)集，可以輕松添加新的超參數(shù)和約束條件。

BOHB算法的步驟如下：

初始化：選擇超參數(shù)的初始范圍和分布，定義評估指標(biāo)和評估次數(shù)。
運(yùn)行貝葉斯優(yōu)化算法：根據(jù)初始范圍和分布，生成超參數(shù)組合，使用貝葉斯優(yōu)化算法進(jìn)行評估和選擇。
根據(jù)HyperBand算法進(jìn)行資源分配和模型選擇：根據(jù)貝葉斯優(yōu)化算法的評估結(jié)果，將模型分為若干等級，并根據(jù)等級分配不同的資源。
重復(fù)步驟2和3，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的評估次數(shù)或預(yù)算。
輸出最優(yōu)的超參數(shù)組合：從所有評估結(jié)果中選擇最優(yōu)的超參數(shù)組合作為最終結(jié)果。

參考文獻(xiàn)：

https://www.automl.org/blog_bohb/

https://neptune.ai/blog/hyperband-and-bohb-understanding-state-of-the-art-hyperparameter-optimization-algorithms

2、python實(shí)戰(zhàn)案例

      
        import numpy as np  
from keras.models import Sequential  
from keras.layers import Dense  
from keras.optimizers import Adam  
from keras.losses import BinaryCrossentropy  
from keras.metrics import Accuracy  
from keras.utils import to_categorical  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from bandit import Bandit  
  
# 加載數(shù)據(jù)集  
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')   # data數(shù)據(jù)集最后一個(gè)為預(yù)測目標(biāo)變量，前面所有字段為特征變量
X = data[:, :-1]  
y = to_categorical(data[:, -1])  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 定義模型  
model = Sequential()  
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)))  
model.add(Dense(64, activation='relu'))  
model.add(Dense(y_train.shape[1], activation='softmax'))  
model.compile(optimizer=Adam(), loss=BinaryCrossentropy(), metrics=[Accuracy()])  
  
# 定義BOHB優(yōu)化器  
def bohb(x):  
    model.set_weights(x)  
    history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)  
    loss, accuracy = history.history['val_loss'], history.history['val_accuracy']  
    return loss, accuracy  
  
# 定義Bandit類  
bandit = Bandit(bohb, n_iter=1000, n_restarts=10, noise=0.1)  
  
# 進(jìn)行優(yōu)化  
bandit.run()

6.4遺傳優(yōu)化算法（Genetic Algorithm）

1、什么是遺傳算法？

遺傳優(yōu)化算法是一種通過模擬自然進(jìn)化過程來搜索最優(yōu)解的優(yōu)化算法。

這種算法主要受到生物進(jìn)化中自然選擇、交叉（遺傳信息重組）和突變過程的啟發(fā)。遺傳優(yōu)化算法通常用于解決一些復(fù)雜的優(yōu)化問題，如函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)中的參數(shù)優(yōu)化等。

https://cloud.tencent.com/developer/article/1425840

2、遺傳算法的基本步驟：

初始化：首先，算法會隨機(jī)生成一個(gè)種群，這個(gè)種群包含了可能的解決方案。
適應(yīng)度評估：每個(gè)個(gè)體（即種群中的每一個(gè)解決方案）都有一個(gè)與其相對應(yīng)的適應(yīng)度值。這個(gè)適應(yīng)度值表示該個(gè)體的優(yōu)良程度，通常是目標(biāo)函數(shù)值的一種度量。
選擇：根據(jù)適應(yīng)度值，選擇種群中的一部分個(gè)體進(jìn)行繁殖。高適應(yīng)度的個(gè)體有更大的機(jī)會被選擇。
交叉：被選中的個(gè)體通過交叉操作生成新的個(gè)體。這個(gè)過程模擬了生物進(jìn)化中的基因重組。
突變：為了保持種群的多樣性，會隨機(jī)對某些個(gè)體進(jìn)行突變操作，模擬了生物進(jìn)化中的基因突變。
替換：用新生成的一批個(gè)體替換原來種群中的一部分個(gè)體，形成新的種群。
終止條件：如果滿足終止條件（如達(dá)到最大迭代次數(shù)或最優(yōu)適應(yīng)度已經(jīng)達(dá)到一定精度），則停止搜索，否則回到步驟2。

3、遺傳算法的python實(shí)戰(zhàn)

      
        import numpy as np  
  
# 目標(biāo)函數(shù)  
def f(x):  
    return x ** 2  
  
# 遺傳算法優(yōu)化函數(shù)  
def genetic_algorithm(n_pop, n_gen, lower_bound, upper_bound):  
    # 初始化種群  
    pop = np.random.uniform(lower_bound, upper_bound, n_pop)  
    # 計(jì)算適應(yīng)度  
    fit = np.array([f(x) for x in pop])  
    # 進(jìn)行遺傳優(yōu)化  
    for gen in range(n_gen):  
        # 選擇  
        idx = np.random.choice(np.arange(n_pop), size=n_pop, replace=True, p=fit/fit.sum())  
        pop = pop[idx]  
        fit = fit[idx]  
        # 交叉  
        for i in range(0, n_pop, 2):  
            if np.random.rand() < 0.5:  
                pop[i], pop[i+1] = pop[i+1], pop[i]  
            pop[i] = (pop[i] + pop[i+1]) / 2.0  
        # 突變  
        for i in range(n_pop):  
            if np.random.rand() < 0.1:  
                pop[i] += np.random.normal(0, 0.5)  
    # 返回最優(yōu)解  
    return pop[np.argmin(fit)]  
  
# 參數(shù)設(shè)置  
n_pop = 100  # 種群大小  
n_gen = 100  # 迭代次數(shù)  
lower_bound = -10  # 下界  
upper_bound = 10  # 上界  
  
# 進(jìn)行遺傳優(yōu)化  
best_x = genetic_algorithm(n_pop, n_gen, lower_bound, upper_bound)  
print('最優(yōu)解：x = %.3f, f(x) = %.3f' % (best_x, f(best_x)))

定義了目標(biāo)函數(shù)f(x) = x**2，然后實(shí)現(xiàn)了一個(gè)遺傳算法優(yōu)化函數(shù)
基于numpy庫生成一個(gè)均勻分布的隨機(jī)種群，并計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度
在迭代過程中，使用輪盤賭選擇、算術(shù)交叉和隨機(jī)突變操作來生成新的種群。最后，返回適應(yīng)度最小的個(gè)體，即最優(yōu)解

6.5基于梯度的優(yōu)化Gradient Optimization Algorithm

1、什么是梯度優(yōu)化？

基于梯度的優(yōu)化是一種利用梯度信息進(jìn)行優(yōu)化的方法。其基本原理是利用目標(biāo)函數(shù)的梯度信息來逐步迭代更新參數(shù)，以找到目標(biāo)函數(shù)的最小值（或最大值）。

具體來說，梯度優(yōu)化算法Gradient Optimization Algorithm通過計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的梯度，即函數(shù)在某一點(diǎn)的切線斜率，來決定參數(shù)更新的方向和步長。在每一次迭代中，算法根據(jù)梯度信息來更新參數(shù)，使得目標(biāo)函數(shù)的值朝著梯度的反方向進(jìn)行更新。通過這樣的迭代過程，梯度優(yōu)化算法可以逐步逼近目標(biāo)函數(shù)的最小值點(diǎn)。

梯度優(yōu)化算法還經(jīng)常結(jié)合其他的優(yōu)化技巧，如動(dòng)量法、學(xué)習(xí)率退火等。

2、梯度優(yōu)化算法的python實(shí)戰(zhàn)

      
        import numpy as np  
  
# 加載數(shù)據(jù)集  
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])  
y = np.array([0, 1, 1, 0])  
  
# 參數(shù)初始化  
theta = np.random.randn(2, 1)  
alpha = 0.1  # 學(xué)習(xí)率  
iters = 1000  
  
# 梯度下降算法  
for i in range(iters):  
    # 計(jì)算預(yù)測值和誤差  
    y_pred = np.dot(X, theta) >= 0.5  
    error = y - y_pred  
    # 計(jì)算梯度  
    gradient = np.dot(X.T, error) / len(X) + alpha * theta  
    # 更新參數(shù)  
    theta -= gradient  
  
# 輸出結(jié)果  
print('最優(yōu)解：theta =', theta)

6.6 基于種群的優(yōu)化Population-based Optimization Algorithm

1、種群優(yōu)化算法的原理

種群優(yōu)化算法Population-Based Optimization Algorithms(POAs)的原理基于群體智慧和群體進(jìn)化規(guī)則，它通過模擬生物進(jìn)化過程的算法來求解復(fù)雜優(yōu)化問題。在種群優(yōu)化算法中，每個(gè)個(gè)體都代表了一個(gè)可能的解，而整個(gè)種群則代表了所有可能的解。每個(gè)個(gè)體都有一個(gè)適應(yīng)度值，表示其在優(yōu)化問題中的優(yōu)良程度。

算法的核心思想是將待優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)適應(yīng)度函數(shù)，然后通過不斷地迭代和優(yōu)勝劣汰的過程，逐步尋找最優(yōu)解。在每一次迭代中，種群中的每個(gè)個(gè)體都會根據(jù)其適應(yīng)度值進(jìn)行排序，然后根據(jù)一定的概率進(jìn)行選擇、交叉和變異，從而產(chǎn)生新的個(gè)體。這個(gè)過程會不斷地重復(fù)，直到找到最優(yōu)解或達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)。

種群優(yōu)化算法具有全局搜索能力強(qiáng)、對問題依賴少、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，適用于解決復(fù)雜的非線性優(yōu)化問題。常見的種群優(yōu)化算法包括遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法、蟻群算法等。

2、種群優(yōu)化算法的python實(shí)戰(zhàn)

      
        import numpy as np  
  
# 適應(yīng)度函數(shù)  
def fitness(x):  
    return x ** 2  
  
# 初始化種群  
population_size = 100  
gene_length = 10  
population = np.random.randint(2, size=(population_size, 基因長度))  
  
# 迭代進(jìn)化  
iters = 100    # 迭代次數(shù)
cross_entropy = 0.8   # 交叉概率
mutation_probability = 0.01    # 變異概率
  
for i in range(iters):  
    # 選擇  
    selection_probability = fitness(population) / sum(fitness(population))  
    selected = np.random.choice(np.arange(population_size), size=population_size, p=selection_probability)  
    population = population[selected]  
  
    # 交叉  
    for j in range(population_size):  
        if np.random.rand() < cross_entropy:  
            pos = np.random.randint(gene_length)  
            population[j], population[j+1] = np.roll(population[j], pos), np.roll(population[j+1], pos)  
  
    # 變異  
    for j in range(population_size):  
        if np.random.rand() < mutation_probability:  
            pos = np.random.randint(gene_length)  
            population[j][pos] = 1 - population[j][pos]  
  
    # 計(jì)算適應(yīng)度值并排序  
    fitness_value = np.array([fitness(x) for x in population])  
    fitness_value_index = np.argsort(fitness_value)[::-1]  
    population = population[fitness_value_index]  
  
# 輸出最優(yōu)解  
best_solution_index = np.argmax(fitness_value)  
best_solution = population[best_solution_index]  
print('最優(yōu)解：',best_solution)

全面總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)超參數(shù)調(diào)優(yōu)(附代碼)

一、什么是機(jī)器學(xué)習(xí)超參數(shù)？

二、為什么要進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)超參數(shù)的調(diào)優(yōu)？

三、超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法

3.1 網(wǎng)格搜索Grid Search

3.2隨機(jī)搜索Random Search

3.3貝葉斯優(yōu)化

四、基于超參數(shù)調(diào)優(yōu)工具

4.1 什么是超參數(shù)優(yōu)化庫？

4.2 常見的超參數(shù)優(yōu)化工具

4.3Scikit-Optimize庫

4.4 Hyperopt庫

4.5 Optuna庫

4.6Spearmint庫

4.7GPGO庫

4.8Ray Tune庫

4.9GPyOpt庫

4.10SigOpt庫

4.11Keras Tuner

五、基于AutoML庫的超參數(shù)調(diào)優(yōu)

5.1什么是AutoML庫

5.2常見的自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)庫

5.3Auto-Sklearn

5.4H2O AutoML

5.5Auto-Keras

5.6AutoGluon

5.7PyCaret

5.8MLBox

5.9Auto-Pytorch

六、基于算法的超參數(shù)調(diào)優(yōu)

6.1基于算法的超參數(shù)調(diào)優(yōu)

6.2常見用于超參數(shù)優(yōu)化的算法

6.3Bayesian Optimization and HyperBand（BOHB）

6.4遺傳優(yōu)化算法（Genetic Algorithm）

6.5基于梯度的優(yōu)化Gradient Optimization Algorithm

6.6 基于種群的優(yōu)化Population-based Optimization Algorithm

一、什么是機(jī)器學(xué)習(xí)超參數(shù)？

二、為什么要進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)超參數(shù)的調(diào)優(yōu)？

三、超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法

4.1 什么是超參數(shù)優(yōu)化庫？

五、基于AutoML庫的超參數(shù)調(diào)優(yōu)

六、基于算法的超參數(shù)調(diào)優(yōu)