ML模型超参数调节：网格搜索、随机搜索与贝叶斯优化
之前一直在阿里实习，最近终于闲了下来参加了一个Kaggle的比赛，记录一下比赛过程中对模型调参的一些经验。
在进行机器学习的过程中，最为核心的一个概念就是参数，而参数又分为模型参数与超参数。模型参数，顾名思义就是我们使用的模型根据训练数据的分布学习到的参数，这一部分不需要我们人为的先验经验。超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给模型选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。通常情况下，常用的超参数调参的方法有：网格搜索，随机搜索与贝叶斯优化。
在下文我们以Kaggle中最常用的模型LightGBM与Google Analytics Customer Revenue Prediction比赛数据为例对这三种方法进行探索，最终我在比赛中采用的是贝叶斯优化。
网格搜索：
网格搜索是应用最广泛的超参数搜索算法，网格搜索通过查找搜索范围内的所有的点，来确定最优值。一般通过给出较大的搜索范围以及较小的步长，网格搜索是一定可以找到全局最大值或最小值的。但是，网格搜索一个比较大的问题是，它十分消耗计算资源，特别是需要调优的超参数比较多的时候。在比赛中，需要调参的模型数量与对应的超参数比较多，而涉及的数据量又比较大，因此相当的耗费时间。此外，由于给出的超参数组合比较多，因此一般都会固定多数参数，分步对1~2个超参数进行调解，这样能够减少时间但是缺难以自动化进行，而且由于目标参数一般是非凸的，因此容易陷入局部最小值。
网格搜索的方法如下：
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
def GridSearch(clf, params, X, y):
cscv = GridSearchCV(clf, params, scoring='neg_mean_squared_error', n_jobs=1, cv=5)
cscv.fit(X, y)
print(cscv.cv_results_)
print(cscv.best_params_)
if __name__ == '__main__':
train_X, train_y = get_data()
param = {
'objective': 'regression',
'n_estimators': 275,
'max_depth': 6,
'min_child_samples': 20,
'reg_lambd': 0.1,
'reg_alpha': 0.1,
'metric': 'rmse',
'colsample_bytree': 1,
'subsample': 0.8,
'num_leaves' : 40,
'random_state': 2018
}
regr = lgb.LGBMRegressor(**param)
adj_params = {'n_estimators': range(100, 400, 10),
'min_child_weight': range(3, 20, 2),
'colsample_bytree': np.arange(0.4, 1.0),
'max_depth': range(5, 15, 2),
'subsample': np.arange(0.5, 1.0, 0.1),
'reg_lambda': np.arange(0.1, 1.0, 0.2),
'reg_alpha': np.arange(0.1, 1.0, 0.2),
'min_child_samples': range(10, 30)}
GridSearch(regr , adj_params , train_X, train_y)
根据我们设定的超参数分布范围来看，对所有的参数组合进行一一尝试是不现实的，这可能会消耗数天甚至数星期的时间，尤其是在大样本训练集上。
随机搜索：
与网格搜索相比，随机搜索并未尝试所有参数值，而是从指定的分布中采样固定数量的参数设置。它的理论依据是，如果随即样本点集足够大，那么也可以找到全局的最大或最小值，或它们的近似值。通过对搜索范围的随机取样，随机搜索一般会比网格搜索要快一些。但是和网格搜索的快速版（非自动版）相似，结果也是没法保证的。
随机搜索的过程如下，使用方法与网格搜索完全一致：
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
def RandomSearch(clf, params, X, y):
rscv = RandomizedSearchCV(clf, params, scoring='neg_mean_squared_error', n_jobs=1, cv=5)
rscv.fit(X, y)
print(rscv.cv_results_)
print(rscv.best_params_)
if __name__ == '__main__':
train_X, train_y = get_data()
param = {
'objective': 'regression',
'n_estimators': 275,
'max_depth': 6,
'min_child_samples': 20,
'reg_lambd': 0.1,
'reg_alpha': 0.1,
'metric': 'rmse',
'colsample_bytree': 1,
'subsample': 0.8,
'num_leaves' : 40,
'random_state': 2018
}
regr = lgb.LGBMRegressor(**param)
adj_params = {'n_estimators': range(100, 400, 10),
'min_child_weight': range(3, 20, 2),
'colsample_bytree': np.arange(0.4, 1.0),
'max_depth': range(5, 15, 2),
'subsample': np.arange(0.5, 1.0, 0.1),
'reg_lambda': np.arange(0.1, 1.0, 0.2),
'reg_alpha': np.arange(0.1, 1.0, 0.2),
'min_child_samples': range(10, 30)}
RandomSearch(regr , adj_params , train_X, train_y)
贝叶斯优化：
贝叶斯优化用于机器学习调参由J. Snoek(2012)提出，主要思想是，给定优化的目标函数(广义的函数，只需指定输入和输出即可，无需知道内部结构以及数学性质)，通过不断地添加样本点来更新目标函数的后验分布(高斯过程,直到后验分布基本贴合于真实分布。简单的说，就是考虑了上一次参数的信息，从而更好的调整当前的参数。
贝叶斯优化与常规的网格搜索或者随机搜索的区别是：
1.贝叶斯调参采用高斯过程，考虑之前的参数信息，不断地更新先验；网格搜索未考虑之前的参数信息。
2.贝叶斯调参迭代次数少，速度快；网格搜索速度慢,参数多时易导致维度爆炸。
3.贝叶斯调参针对非凸问题依然稳健；网格搜索针对非凸问题易得到局部优最。
贝叶斯优化调参的具体原理可以参考:拟合目标函数后验分布的调参利器：贝叶斯优化
我们使用BayesOpt包来进行贝叶斯优化调参，安装命令如下所示：
pip install bayesian-optimization
BayesOpt包主要使用BayesianOptimization函数来创建一个优化对象，该函数接受一个模型评估函数function，这个function的输入应该是xgboost(或者其他ML模型)的超参数，输出是模型在测试集上的效果(可以是Accuracy，也可以是RMSE，取决于具体的任务，一般返回K-Fold的均值)。
基于5-Fold的LightGBM贝叶斯优化的过程如下所示：
import lightgbm as lgb
from bayes_opt import BayesianOptimization
train_X, train_y = None, None
def BayesianSearch(clf, params):
"""贝叶斯优化器"""
# 迭代次数
num_iter = 25
init_points = 5
# 创建一个贝叶斯优化对象，输入为自定义的模型评估函数与超参数的范围
bayes = BayesianOptimization(clf, params)
# 开始优化
bayes.maximize(init_points=init_points, n_iter=num_iter)
# 输出结果
params = bayes.res['max']
print(params['max_params'])
return params
def GBM_evaluate(min_child_samples, min_child_weight, colsample_bytree, max_depth, subsample, reg_alpha, reg_lambda):
"""自定义的模型评估函数"""
# 模型固定的超参数
param = {
'objective': 'regression',
'n_estimators': 275,
'metric': 'rmse',
'random_state': 2018}
# 贝叶斯优化器生成的超参数
param['min_child_weight'] = int(min_child_weight)
param['colsample_bytree'] = float(colsample_bytree),
param['max_depth'] = int(max_depth),
param['subsample'] = float(subsample),
param['reg_lambda'] = float(reg_lambda),
param['reg_alpha'] = float(reg_alpha),
param['min_child_samples'] = int(min_child_samples)
# 5-flod 交叉检验，注意BayesianOptimization会向最大评估值的方向优化，因此对于回归任务需要取负数。
# 这里的评估函数为neg_mean_squared_error，即负的MSE。
val = cross_val_score(lgb.LGBMRegressor(**param),
train_X, train_y ,scoring='neg_mean_squared_error', cv=5).mean()
return val
if __name__ == '__main__':
# 获取数据，这里使用的是Kaggle比赛的数据
train_X, train_y = get_data()
# 调参范围
adj_params = {'min_child_weight': (3, 20),
'colsample_bytree': (0.4, 1),
'max_depth': (5, 15),
'subsample': (0.5, 1),
'reg_lambda': (0.1, 1),
'reg_alpha': (0.1, 1),
'min_child_samples': (10, 30)}
# 调用贝叶斯优化
BayesianSearch(GBM_evaluate, adj_params)
迭代25次的优化结果如下所示：
首先BayesianOptimization进行多次随机采样进行初始化，得到一个超参数与误差的分布结果，然后在这个结果的基础上使用贝叶斯优化来逼近最优超参数的分布。可以看出在所有的迭代结果中，第25次的结果最好，5-fold的MSE为2.64087。
Initialization
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Step | Time | Value | colsample_bytree | max_depth | min_child_samples | min_child_weight | n_estimators | reg_alpha | reg_lambda | subsample |
1 | 00m32s | -2.65636 | 0.6084 | 12.3355 | 26.6139 | 6.9177 | 337.4966 | 0.7969 | 0.1272 | 0.5945 |
2 | 00m29s | -2.66585 | 0.4792 | 9.6159 | 13.1645 | 11.0249 | 372.2184 | 0.4597 | 0.1045 | 0.9052 |
3 | 00m30s | -2.66461 | 0.4438 | 6.9836 | 12.0662 | 10.1247 | 378.3518 | 0.4865 | 0.8916 | 0.5287 |
4 | 00m19s | -2.64282 | 0.8409 | 12.0801 | 20.8223 | 19.0301 | 165.1360 | 0.5061 | 0.5769 | 0.6494 |
5 | 00m23s | -2.65333 | 0.5053 | 9.6624 | 27.2682 | 14.3314 | 254.0202 | 0.9768 | 0.1583 | 0.9284 |
Bayesian Optimization
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