Вопрос или проблема
Я заметил в некоторых источниках, что автор сначала обучает модель (например, модель из scikit-learn) с параметрами по умолчанию, и модель естественным образом дает результат. Затем они пытаются оптимизировать гиперпараметры, даже если сетка параметров содержит те же параметры по умолчанию (например, с помощью исчерпывающего поиска по сетке), и затем выбирается оптимальная модель с лучшими параметрами.
Пока я практиковался, я выполнял те же шаги, но после того как я разобрал этот процесс, я понял, что это, вероятно, излишне. Если исчерпывающий поиск по сетке (или любая другая техника) включает обучение модели с различными комбинациями гиперпараметров, разве не более разумно напрямую использовать эти техники и сразу получить лучшую модель для задачи, вместо того чтобы пытаться настроить модель с параметрами по умолчанию, что почти всегда приводит к улучшению производительности. Как этот фрагмент кода с официального сайта scikit-learn. Обучите предварительно обработанный обучающий набор данных с помощью лучшей модели и продолжайте работу над проектом:
parameters = {'kernel':('linear', 'rbf'), 'C':[1, 10]}
svc = svm.SVC()
clf = GridSearchCV(svc, parameters)
clf.fit(iris.data, iris.target)
Кроме того, существуют ли случаи, когда настройка моделей будет не самой мудрой идеей, или в любом случае настройка моделей всегда является лучшей практикой?
Построение модели — это итеративный процесс, мы не можем заранее угадать, какой алгоритм и какие параметры дадут хорошие результаты для ваших данных. Поэтому всегда хорошо начинать с модели с параметрами по умолчанию, а затем переходить к настройке параметров.
Кроме того, параметры по умолчанию не такие же, как те, которые вы предоставляете в GridSearchCV. Например, в SVC параметром ядра по умолчанию является ‘rbf’, и ему также нужен параметр гамма. Все же можно получить хорошие результаты, используя линейное ядро, которое будет намного быстрее по сравнению с другими ядрами.
Все зависит от данных, которые вы используете. Я вижу из вопроса, что вы используете данные ирисов, у которых мало признаков; но если вы собираетесь построить модель с 1,000 признаков, используя SVC, то параметры по умолчанию там не помогут. Тогда вам придется попробовать различные комбинации параметров с использованием GridSearchCV.
В заключение, я считаю, что всегда настраивать модель — это лучшая практика. Нельзя это пропускать.
Ответ или решение
Конечно, вы можете напрямую применить методы настройки гиперпараметров для выбора наилучшей модели. Однако важно понимать, что процесс построения модели — это итеративный подход. Нет универсального решения, которое бы сразу дало наилучшие результаты для всех задач.
Фундаментальные аспекты настройки гиперпараметров
-
Начальная тренировка с параметрами по умолчанию:
- Когда вы начинаете с модели, используя параметры по умолчанию, это позволяет быстро оценить, насколько данная модель адекватна поставленной задаче. Например, для SVC (поддерживающий вектор классификации) в
scikit-learnпараметры по умолчанию могут включатьkernel='rbf'. Это даёт вам отправную точку для анализа, особенно если у вас совсем нет информации о данных и их поведении.
- Когда вы начинаете с модели, используя параметры по умолчанию, это позволяет быстро оценить, насколько данная модель адекватна поставленной задаче. Например, для SVC (поддерживающий вектор классификации) в
-
Гиперпараметрические поисковые методы:
- Использование методов, таких как исчерпывающий поиск по сетке (
GridSearchCV), дает возможность оценить производительность модели на различных комбинациях гиперпараметров. Эти методы позволяют не только находить оптимальные параметры, но и понимать, как чувствительна модель к различным конфигурациям. Например, сочетание параметровkernel:('linear', 'rbf')иC:[1, 10]предлагает сетку, которая позволит выявить оптимальный баланс между гибкостью модели и её сложностью.
- Использование методов, таких как исчерпывающий поиск по сетке (
-
Чувствительность к данным:
- В проектах с небольшим количеством признаков, как в случае с "iris" набором данных, параметры модели по умолчанию могут оказаться достаточно хорошими. Однако в более сложных сценариях, например, с тысячей признаков, простые настройки могут оказаться неэффективными, требуя более глубокого анализа и тюнинга.
Когда настройка гиперпараметров может быть нецелесообразной
Хотя настройка модели может привести к улучшению производительности, в ряде случаев это может быть излишним:
- Временные ограничения: Процесс тюнинга может быть очень ресурсоемким. Если временные рамки ограничены, возможно, стоит использовать более быстрые и менее ресурсоемкие методы.
- Простая модель: Если у вас небольшой или простой набор данных, вложения в сложные процессы настройки могут не оправдаться.
- Альтернативные подходы: Иногда другие подходы к улучшению модели, такие как инженерия признаков или более тщательная предобработка данных, могут принести больше пользы, чем настройка гиперпараметров.
Заключение
Настройка гиперпараметров — это многогранный процесс, требующий анализа и понимания специфики данных. Всегда стоит начинать с параметров по умолчанию для получения первоначальной оценки, но настройка определенно важна для получения наилучшей производительности. Важно не забывать, что хотя тюнинг и является лучшей практикой, в некоторых ситуациях следует более рационально подходить к расходам времени и ресурсов.