机器学习中的交叉验证与网格搜索：原理与实践

机器学习中的交叉验证与网格搜索：原理与实践

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_46870724/article/details/144912054

交叉验证和网格搜索是机器学习中常用的模型评估和参数调优方法。本文将详细介绍这两种方法的概念、原理及使用方法，并提供具体的API使用说明和案例分析。

什么是交叉验证

交叉验证是一种评估模型泛化能力的方法，其基本思想是将数据集分为多个子集，轮流将其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集，多次迭代后取平均结果作为最终评估指标。

为什么需要交叉验证

交叉验证的主要目的是为了获得更准确、更可靠的模型评估结果。通过多次划分训练集和验证集，可以减少因数据划分不同而导致的评估结果偏差，提高模型评估的稳定性和可靠性。

什么是网格搜索

网格搜索是一种超参数调优方法，主要用于寻找最优的模型参数组合。在机器学习中，许多算法都有需要手动设置的超参数，如K近邻算法中的K值。网格搜索通过预设多种参数组合，结合交叉验证评估每种组合的性能，最终选择表现最佳的参数组合。

交叉验证与网格搜索的API使用

在scikit-learn库中，可以使用GridSearchCV类实现网格搜索和交叉验证的结合使用。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义模型
estimator = ...

# 定义参数网格
param_grid = {
    "n_neighbors": [1, 3, 5],
    "weights": ["uniform", "distance"]
}

# 创建GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(estimator, param_grid, cv=5)

# 拟合数据
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 查看最佳参数
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best cross-validation score: ", grid_search.best_score_)

鸢尾花案例增加K值调优

以鸢尾花数据集为例，展示如何使用网格搜索和交叉验证进行KNN算法的参数调优。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 定义模型
knn = KNeighborsClassifier()

# 定义参数网格
param_grid = {
    "n_neighbors": range(1, 31),
    "weights": ["uniform", "distance"]
}

# 创建GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5)

# 拟合数据
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 查看最佳参数
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best cross-validation score: ", grid_search.best_score_)

# 在测试集上评估
print("Test set score: ", grid_search.score(X_test, y_test))

总结

• 交叉验证：通过多次划分训练集和验证集，提高模型评估的稳定性和可靠性。
• 网格搜索：通过预设多种参数组合，结合交叉验证评估每种组合的性能，最终选择表现最佳的参数组合。
• API使用：使用GridSearchCV类实现网格搜索和交叉验证的结合使用，主要参数包括estimator（模型）、param_grid（参数网格）和cv（交叉验证折数）。

通过本文的介绍，读者应该能够理解交叉验证和网格搜索的基本概念和使用方法，并能够在实际项目中应用这些技术优化模型性能。