实战sklearn超参数搜索(随机化)
主要更改模型构建和训练部分
在这里使用sklearn里面的RandomizedSearchCV来实现超参数的随机化搜索,因为要使用的RandomizedSearchCV是sklearn里面的函数,所以要先把tf.keras.model转化成sklearn的形式的model,随后定义参数集合,然后使用RandomizedSearchCV去搜索参数。
RandomizedSearchCV实现超参数的随机化搜索
1.转化为sklearn的Model
将tf.keras.model转化为sklearn支持的格式,先定义好一个tf.keras.model,然后调用一个函数,把tf.keras.model封装成一个sklearn的model。封装函数是:tf.keras.wrappers.scikit_learn.KerasClassifier或tf.keras.wrappers.scikit_learn.KerasRegressor, 这两个函数接受的参数是build_fn:build_fn是一个函数,这个函数返回的是一个搭建好的tf.keras.model。
思路:
定义一个build_fn -> 对这个build_fn调用KerasRegressor -> 得到一个sklearn model形式
# 1. 转化为sklearn的model
def build_model(hidden_layers = 1,layer_size = 30,learning_rate = 3e-3):model = keras.models.Sequential()model.add(keras.layers.Dense(layer_size, activation='relu',input_shape=x_train.shape[1:]))for _ in range(hidden_layers - 1):model.add(keras.layers.Dense(layer_size,activation = 'relu'))model.add(keras.layers.Dense(1))optimizer = keras.optimizers.SGD(learning_rate)model.compile(loss = 'mse', optimizer = optimizer)return modelsklearn_model = keras.wrappers.scikit_learn.KerasRegressor(build_fn = build_model)
callbacks = [keras.callbacks.EarlyStopping(patience=5, min_delta=1e-2)]
history = sklearn_model.fit(x_train_scaled, y_train,epochs = 10,validation_data = (x_valid_scaled, y_valid),callbacks = callbacks)
2.定义参数集合
要搜索的参数是:hidden_layers, layer_size , learning_rate
参数集合就是这三个参数所取的值
相关部分代码展示:
from scipy.stats import reciprocal
# f(x) = 1/(x*log(b/a)) a <= x <= bparam_distribution = {"hidden_layers":[1, 2, 3, 4],"layer_size": np.arange(1, 100),"learning_rate": reciprocal(1e-4, 1e-2), #连续取值,设置最大值和最小值即可。使用一个分布生成learning_rate
}
3.搜索参数
相关部分代码展示:
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCVrandom_search_cv = RandomizedSearchCV(sklearn_model,param_distribution,n_iter = 10,#从param_distribution里sample出多少个参数集合cv = 3,n_jobs = 1) #有多少任务并行处理
random_search_cv.fit(x_train_scaled, y_train, epochs =100,validation_data = (x_valid_scaled, y_valid),callbacks = callbacks)
在超参数搜索时有cross_validation机制: 训练集分成n份,n-1训练,最后一份验证.
在超参数搜索完之后,会在全部训练集上用新的参数再训练一遍,它用的参数是sample出的10个中的最好的一组,选择就是按照它在训练集(11610样本)内切分出来的验证集(3870样本)上的val_loss.
附完整代码:
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import sklearn
import pandas as pd
import os
import sys
import time
import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasprint(tf.__version__)
print(sys.version_info)
for module in mpl, np, pd, sklearn, tf, keras:print(module.__name__, module.__version__)from sklearn.datasets import fetch_california_housinghousing = fetch_california_housing()
print(housing.DESCR)
print(housing.data.shape)
print(housing.target.shape)from sklearn.model_selection import train_test_splitx_train_all, x_test, y_train_all, y_test = train_test_split(housing.data, housing.target, random_state = 7)
x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(x_train_all, y_train_all, random_state = 11)
print(x_train.shape, y_train.shape)
print(x_valid.shape, y_valid.shape)
print(x_test.shape, y_test.shape)from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()
x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train)
x_valid_scaled = scaler.transform(x_valid)
x_test_scaled = scaler.transform(x_test)# RandomizedSearchCV
# 1. 转化为sklearn的model
# 2. 定义参数集合
# 3. 搜索参数def build_model(hidden_layers = 1,layer_size = 30,learning_rate = 3e-3):model = keras.models.Sequential()model.add(keras.layers.Dense(layer_size, activation='relu',input_shape=x_train.shape[1:]))for _ in range(hidden_layers - 1):model.add(keras.layers.Dense(layer_size,activation = 'relu'))model.add(keras.layers.Dense(1))optimizer = keras.optimizers.SGD(learning_rate)model.compile(loss = 'mse', optimizer = optimizer)return modelsklearn_model = keras.wrappers.scikit_learn.KerasRegressor(build_fn = build_model)
callbacks = [keras.callbacks.EarlyStopping(patience=5, min_delta=1e-2)]
history = sklearn_model.fit(x_train_scaled, y_train,epochs = 10,validation_data = (x_valid_scaled, y_valid),callbacks = callbacks)def plot_learning_curves(history):pd.DataFrame(history.history).plot(figsize=(8, 5))plt.grid(True)plt.gca().set_ylim(0, 1)plt.show()
plot_learning_curves(history)from scipy.stats import reciprocal
# f(x) = 1/(x*log(b/a)) a <= x <= bparam_distribution = {"hidden_layers":[1, 2, 3, 4],"layer_size": [5, 10, 20, 30],"learning_rate": [1e-4, 5e-5, 1e-3, 5e-3, 1e-2],
# "layer_size": np.arange(1, 100),
# "learning_rate": reciprocal(1e-4, 1e-2), #连续取值,设置最大值和最小值即可。使用一个分布生成learning_rate
}from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCVrandom_search_cv = RandomizedSearchCV(sklearn_model,param_distribution,n_iter = 10,#从param_distribution里sample出多少个参数集合cv = 3,n_jobs = 1) #有多少任务并行处理
random_search_cv.fit(x_train_scaled, y_train, epochs =100,validation_data = (x_valid_scaled, y_valid),callbacks = callbacks)# 在超参数搜索时有cross_validation机制: 训练集分成n份,n-1训练,最后一份验证.
# 在超参数搜索完之后,会在全部训练集上用新的参数再训练一遍print(random_search_cv.best_params_) #最好参数
print(random_search_cv.best_score_) #最好分值
print(random_search_cv.best_estimator_) #最好的modelmodel = random_search_cv.best_estimator_.model #获取model,在test上测试
model.evaluate(x_test_scaled, y_test)
note: RuntimeError: Cannot clone object <tensorflow.python.keras.wrappers.scikit_learn.KerasRegressor object at 0x000002416E1B6288>, as the constructor either does not set or modifies parameter layer_size
本文代码测试环境信息:
2.0.0
sys.version_info(major=3, minor=7, micro=6, releaselevel=‘final’, serial=0)
matplotlib 3.1.1
numpy 1.17.4
pandas 1.0.0
sklearn 0.22.1
tensorflow 2.0.0
tensorflow_core.keras 2.2.4-tf
解决方法:1、返回到sklearn 0.21.3版本可以工作。
2、在param_distribution中使用普通列表(可能是新版本tensorflow中的KerasRegressor的问题,新版本的参数在做
deep copy的时候出现了问题,导致在拷贝复杂的numpy对象的时候出错,如果把搜索的参数改成普通列表则不会出错)
param_distribution = {"hidden_layers": [1, 2, 3, 4],"layer_size": [5, 10, 20, 30],"learning_rate": [1e-4, 5e-5, 1e-3, 5e-3, 1e-2],
}
因为deep copy这个操作对用户不可见,所以结论是,退回到sklearn 0.21.3版本,或者在param_distribution中使用普通列表。
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2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57