在机器学习模型构建过程中，调整超参数（Hyper-Parameter Optimization）是实现最佳模型性能的关键步骤之一。超参数是训练模型前需设定的参数，用于控制学习算法的行为，而模型在训练过程中学习到的参数则被称为内在参数。由于超参数的选择直接影响到模型的效果和训练效率，如何优化这些超参数成为了一个挑战。
什么是超参数（Hyper-Parameter
）
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在机器学习中，超参数（Hyper-Parameter）是事先给定的，用来控制学习过程的参数。而其他参数（例如节点权重）的值是通过训练得出的。
超参数可分为模型超参数（Model Hyper-Parameter）和算法超参数（Algorithm Hyper-Parameter）。模型超参数主要用于模型选择，其无助于学习训练集特征；而算法超参数理论上对模型的性能没有影响，而会影响学习的速度和质量。一个典型的模型超参数是神经网络的拓扑结构及大小；而学习率和批量大小（Batch size）、小批量大小（Mini-Batch size）则是典型的算法超参数。
不同的模型训练算法需要用到不同的超参数，一些简单的算法（如普通最小二乘回归）不需要超参数。给定超参数，训练算法会从数据中学习参数。例如，LASSO算法在普通最小二乘回归中加入正则化超参数，在通过训练算法估计参数之前，必须先设置这个超参数。
什么是超参数优化（Hyper-Parameter Optimization）？
在机器学习中，不同的模型会被不断的迭代测试和优化，并且通过调整超参数来获得更好的预测效果。选择最佳模型和超参数是需要解决的挑战，以提高预测的准确性。超参数是可以通过调节来控制机器学习算法行为的指定参数。它们与参数不同，超参数是在训练前设置并提供给模型的，而参数是机器在训练过程中学习到的值。通过选择最佳的超参数值来调整超参数，以获得更高的准确性。这个过程可能非常困难且耗时，但有一些工具可以使这个过程变得更容易，例如随机搜索（Random Search）和网格搜索（Grid Search）。
随机搜索（Random Search）：
随机搜索使用的是超参数的随机组合。这意味着并不会尝试所有可能的参数值，而是通过
n_iter
给定的固定迭代次数进行参数采样。关于 Scikit-learn 中超参数随机搜索的指南：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV.html
。
网格搜索（Grid Search）：
网格搜索也被称为穷举搜索，它会逐一检查每种超参数组合。这意味着将尝试每一个指定的超参数值组合。关于 Scikit-learn 中超参数网格搜索的指南：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html
当搜索空间较大时（即维度超过3个），建议使用随机搜索而不是网格搜索，因为随机搜索能够探索更广泛的超参数空间。当参数较多时，随机搜索可能是更好的选择，因为太多的参数会增加网格搜索的时间复杂度。然而，尽管网格搜索的计算成本可能非常高，但作为一种穷举搜索方法，它在查找所有指定超参数组合时非常有用。
超参优化（Hyper-Parameter Optimization）示例
为了示例这些方法，将使用一个从 Kaggle 获取的数据集"House Prices: Advanced Regression Techniques":
https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/overview
。该数据集旨在预测房价销售价格。
测试模型
将在该数据集上测试的模型包括岭回归、随机森林回归和梯度提升回归。为了选择最佳模型，通常应该考虑其他模型，但在本例中，将使用这三种模型作为示例。
-
岭回归(
Ridge regression
)
：通过增加L2惩罚（等于系数大小的平方值）来执行L2正则化，从而创建一个最优简洁性的模型。由于使用相同的因子缩小系数，因此没有系数被消除。
-
随机森林回归(
Random Forest Regression
)
：通过使用一系列基模型的组合来形成一个加性模型。使用多个模型被称为模型集成，而随机森林的最终模型是多个较小独立模型的总和。
-
梯度提升回归(
Gradient Boost Regression
)
：是一个集成学习的模型，由弱预测模型的集成组成，通常是决策树。这些弱树的集成能够变得强大，因为每个后续的树都会学习并改进前一个树的表现。
数据加载和预处理
-
加载数据集
: 使用
pandas
读取 CSV 文件，并将数据加载到
data
变量中。
-
将数据分为特征 (
features
) 和目标变量 (
target
)。
-
将数值型和类别型特征分开，并分别定义预处理步骤：对数值型数据进行填补缺失值和标准化，对类别型数据进行填补缺失值和独热编码。
-
使用
ColumnTransformer
合并预处理步骤，以便对整个数据集进行处理。
-
划分数据集
: 使用
train_test_split
将数据划分为训练集和测试集。
-
应用预处理器
: 使用
fit_transform
和
transform
方法对训练集和测试集进行相应的预处理。
import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.impute import SimpleImputerfrom sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.compose import ColumnTransformerfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
data = pd.read_csv("/home/house_price_train.csv")
features = data.drop(['Id', 'SalePrice'], axis=1)target = data['SalePrice']
numeric_features = features.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columnscategorical_features = features.select_dtypes(include=['object']).columns
numeric_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='median')), ('scaler', StandardScaler())])
categorical_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))])
preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', numeric_transformer, numeric_features), ('cat', categorical_transformer, categorical_features) ])
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2, random_state=42)
x_train = preprocessor.fit_transform(x_train)x_test = preprocessor.transform(x_test)
使用随机搜索（RandomizedSearchCV）
首先，由于随机搜索比网格搜索占用的处理时间更少，因此将使用随机搜索得分从三种不同的模型（随机森林、岭回归和梯度提升）中选择要进一步分析的模型。另一种选择最佳模型的方法是使用平均交叉验证得分。在这里，使用训练数据集来选择最佳模型。
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCVfrom sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor, RandomForestRegressorfrom sklearn.linear_model import Ridgefrom sklearn.metrics import mean_squared_error
rf_param_grid = { 'n_estimators': [100, 200, 500], 'max_depth': [None, 10, 20], 'min_samples_leaf': [1, 2, 4], 'min_samples_split': [2, 5, 10]}
ridge_param_grid = { 'alpha': [0.1, 1.0, 10.0], 'solver': ['auto' , 'lsqr', 'sparse_cg', 'sag',] }
gbr_param_grid = { 'n_estimators': [500, 1000
