前言

在机器学习和数据科学领域，模型调参是一个不可避免的任务。为了提高模型的性能，通常需要调整不同的超参数。

常用的调参策略包括：

1. 网格搜索(Grid Search) 在模型中尝试的每种可能的参数组合来工作，这意味着执行整个搜索将需要很长时间，而且计算成本可能会很高。
2. 随机搜索(Random Search) 使用超参数值的随机组合来找到构建模型的最佳解决方案，缺点是可能会在搜索空间中错过重要的点。

此外还有其他调参的工具包，例如

• Scikit-learn：参考 3.2. Tuning the hyper-parameters of an estimator — scikit-learn 1.3.2 documentation
• Optuna： 在这篇文章中有总结
• Hyperopt： 我们会在接下来的内容中了解Hyperopt的使用方法。

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1. Hyperopt是什么？

Hyperopt是一个用于优化算法超参数的开源库，它提供了多种搜索算法，包括随机搜索和基于贝叶斯优化的Tree of Parzen Estimators（TPE）算法。通过调整模型的超参数，Hyperopt帮助实现对目标函数的最大化或最小化，从而提升机器学习模型的性能。

算法介绍:
目前，Hyperopt实现了三种算法：

• 随机搜索（Random Search）
• 树状帕森估计器（Tree of Parzen Estimators，TPE）
• 自适应TPE（Adaptive TPE）

Hyperopt的设计考虑了基于高斯过程和回归树的贝叶斯优化算法，但目前尚未实现这些算法。

所有这些算法都可以通过两种方式并行化：

• Apache Spark
• MongoDB

2. Hyperopt的优缺点

Hyperopt相对于其他调参方法的优势在于采用贝叶斯优化实现智能、高效的超参数搜索，但在初始化配置和处理高维空间方面可能存在一定的劣势。

优势

• 贝叶斯优化： Hyperopt采用贝叶斯优化方法，相较于传统的网格搜索(Grid Search)和随机搜索(Random Search)，它更智能地选择超参数，能够在搜索空间中更快地找到全局最优解。
• 自适应： Hyperopt会在每次迭代中自适应地调整搜索空间，根据之前的实验结果动态地更新参数搜索范围，从而更有效地探索超参数空间。
• 并行优化： Hyperopt支持并行优化，能够利用多核处理器或分布式计算资源，加速超参数搜索的过程。

劣势

• 初始化配置： Hyperopt的性能高度依赖于初始化的配置，不同的初始化设置可能导致不同的搜索结果。
• 适应性不足： 在某些复杂的高维超参数空间中，Hyperopt可能无法充分发挥其优势，因为贝叶斯优化算法在高维空间中的表现可能受限。

3. 如何使用 Hyperopt 进行调参

3.1 安装 Hyperopt

pip install hyperopt

3.2 构建超参数空间

首先，定义超参数搜索的范围。使用hp.choice、hp.uniform等函数定义超参数的类型和取值范围。

from hyperopt import hp

space = {
    'learning_rate': hp.uniform('learning_rate', 0.01, 0.1),
    'n_estimators': hp.choice('n_estimators', [50, 100, 150]),
    'max_depth': hp.choice('max_depth', [5, 10, 15]),
    # 添加其他超参数...
}

3.3 定义目标函数

编写目标函数，即模型评估的指标，作为贝叶斯优化的目标。这个函数的输入是超参数组合，输出是模型在验证集上的性能指标。

def objective(params):
    # 训练模型并返回性能指标
    # ...
    return performance_metric

3.4 运行 Hyperopt 优化

使用 fmin 函数运行 Hyperopt 优化过程。

from hyperopt import fmin, tpe, Trials

trials = Trials()

best = fmin(fn=objective,
            space=space,
            algo=tpe.suggest,
            max_evals=50,
            trials=trials)

3.5 获取最优超参数

最优超参数存储在best字典中。

print("Best Hyperparameters:", best)

4. XGB调参代码示例

下面是一个简单的调参代码示例，使用 XGBoost 模型：

import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from hyperopt import hp, fmin, tpe, Trials

# 加载数据
digits = load_digits()
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义超参数搜索空间
space = {
    'learning_rate': hp.uniform('learning_rate', 0.01, 0.1),
    'n_estimators': hp.choice('n_estimators', [50, 100, 150]),
    'max_depth': hp.choice('max_depth', [5, 10, 15]),
}

# 定义目标函数
def objective(params):
    model = xgb.XGBClassifier(**params)
    model.fit(X_train, y_train)
    y_pred = model.predict(X_val)
    accuracy = accuracy_score(y_val, y_pred)
    return -accuracy  # 负号因为 fmin 会最小化目标函数

# 运行 Hyperopt 优化
trials = Trials()
best = fmin(fn=objective,
            space=space,
            algo=tpe.suggest,
            max_evals=50,
            trials=trials)

# 获取最优超参数
print("Best Hyperparameters:", best)

这个例子中，我们使用了 XGBoost 分类器，并通过 Hyperopt 寻找最佳的学习率、树的数量和最大深度等超参数。根据实际需求，可以调整搜索空间和目标函数。

参考资料

官方文档： Hyperopt Documentation

其他文章链接：
Hyperopt - Alternative Hyperparameter Optimization Technique 主要是参数介绍
HyperOpt for Automated Machine Learning With Scikit-Learn - MachineLearningMastery.com 代码有些错误