Как вы можете выполнить поиск по сетке гиперпараметров с помощью Orange?

Вопрос или проблема

import Orange
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn import preprocessing


# загрузить данные и преобразовать их в таблицу Orange
iris = load_iris()
iris_data = Orange.data.Table(iris.data, iris.target)

# Создать конвейер scikit-learn с желаемым препроцессором и оценивателем
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', preprocessing.StandardScaler()),  # Предобработка (необязательно)
    ('classifier', DecisionTreeClassifier())  # Ваш классификатор (например, дерево решений)
])


# определить сетку поиска гиперпараметров
param_grid = {
    'scaler': [preprocessing.StandardScaler(), preprocessing.MinMaxScaler()],
    'classifier__criterion': ['gini', 'entropy'],
    'classifier__max_depth': [3, 4, 5, 6]
}

# создать объект GridSearchCV и подогнать его под данные
grid_search = GridSearchCV(pipeline, param_grid, scoring='accuracy', cv=5)
grid_search.fit(iris_data.X, iris_data.Y)

# вывести лучшие гиперпараметры и соответствующие оценки
print("Лучшие гиперпараметры:", grid_search.best_params_)
print("Лучшая оценка:", grid_search.best_score_)

Лучшие гиперпараметры: {'classifier__criterion': 'gini', 'classifier__max_depth': 4, 'scaler': MinMaxScaler()}
Лучшая оценка: 0.9666666666666668

.

Ответ или решение

Как выполнить поиск гиперпараметров с использованием сеточного поиска в Orange?

Да, в Orange вы можете выполнить поиск гиперпараметров с использованием класса GridSearchCV из модуля sklearn.model_selection. Подобно другим библиотекам машинного обучения, Orange не предоставляет встроенного метода для сеточного поиска гиперпараметров, но так как Orange работает на основе scikit-learn, это делает возможным использование инструментов и моделей scikit-learn.

Шаги для выполнения сеточного поиска гиперпараметров

1. Импорт необходимых библиотек:
   Для начала вам потребуется импортировать необходимые библиотеки, такие как Orange, scikit-learn и другие используемые компоненты.

2. Загрузка данных:
   В нашем примере мы будем использовать набор данных о цветках ириса, загружая его с помощью load_iris из scikit-learn. Затем преобразуем его в формат, совместимый с Orange.

3. Создание пайплайна:
   Пайплайны позволяют удобно организовывать этапы обработки данных и модели. Вы можете добавить в пайплайн предобработчик данных, такой как стандартное нормирование (StandardScaler), и классификатор – например, решающее дерево.

4. Определение сетки гиперпараметров:
   Вам нужно определить, какие параметры вы хотите оптимизировать. Это может включать в себя различные гиперпараметры классификатора и предобработчика.

5. Создание и обучение объекта GridSearchCV:
   После определения сетки гиперпараметров создайте объект GridSearchCV, указав счетчик и количество разбиений для кросс-валидации. Затем выполните обучение на ваших данных.

6. Вывод результатов:
   После завершения фитирования вы сможете получить лучшие гиперпараметры и соответствующую оценку.

Пример кода

Ниже приведен пример кода, который иллюстрирует, как это всё реализовать на практике:

import Orange
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn import preprocessing

# Загрузка данных
iris = load_iris()
iris_data = Orange.data.Table(iris.data, iris.target)

# Создание пайплайна с желаемыми преобразованиями и классификатором
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', preprocessing.StandardScaler()),  # Предобработка (опционально)
    ('classifier', DecisionTreeClassifier())    # Классификатор (например, решающее дерево)
])

# Определение сетки гиперпараметров
param_grid = {
    'scaler': [preprocessing.StandardScaler(), preprocessing.MinMaxScaler()],
    'classifier__criterion': ['gini', 'entropy'],
    'classifier__max_depth': [3, 4, 5, 6]
}

# Создание объекта GridSearchCV и обеспечение его фитирования на данных
grid_search = GridSearchCV(pipeline, param_grid, scoring='accuracy', cv=5)
grid_search.fit(iris_data.X, iris_data.Y)

# Вывод лучших гиперпараметров и соответствующих оценок
print("Лучшие гиперпараметры:", grid_search.best_params_)
print("Лучшая оценка:", grid_search.best_score_)

Результаты

По завершению выполнения данного кода вы получите результаты, подводящие итоги по найденным гиперпараметрам и лучшему значению метрики точности. Например:

Лучшие гиперпараметры: {'classifier__criterion': 'gini', 'classifier__max_depth': 4, 'scaler': MinMaxScaler()}
Лучшая оценка: 0.9666666666666668

Заключение

Хотя Orange не предлагает встроенной функции для сеточного поиска гиперпараметров, благодаря совместимости с scikit-learn вы можете без труда интегрировать такие возможности. Рекомендуется экспериментировать с различными гиперпараметрами и методами предобработки для получения наилучшей модели для ваших данных.