Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据

在本教程中,我们将讨论一种非常强大的优化(或自动化)算法,即网格搜索算法。

它最常用于机器学习模型中的超参数调整。我们将学习如何使用Python来实现它,以及如何将其应用到实际应用程序中,以了解它如何帮助我们为模型选择最佳参数并提高其准确性。

先决条件

要遵循本教程,您应该对Python或其他某种编程语言有基本的了解。您最好也具有机器学习的基本知识,但这不是必需的。除此之外,本文是初学者友好的,任何人都可以关注。

安装

要完成本教程,您需要在系统中安装以下库/框架:

  1. Python 3
  2. NumPy
  3. Pandas
  4. Keras
  5. Scikit-Learn

它们的安装都非常简单-您可以单击它们各自的网站,以获取各自的详细安装说明。通常,可以使用pip安装软件包:

如果遇到任何问题,请参考每个软件包的官方文档。


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什么是网格搜索?

网格搜索本质上是一种优化算法,可让你从提供的参数选项列表中选择最适合优化问题的参数,从而使“试验和错误”方法自动化。尽管它可以应用于许多优化问题,但是由于其在机器学习中的使用而获得最广为人知的参数,该参数可以使模型获得最佳精度。

假设您的模型采用以下三个参数作为输入:

  1. 隐藏层数[2,4]
  2. 每层中的神经元数量[5,10]
  3. 神经元数[10,50]

如果对于每个参数输入,我们希望尝试两个选项(如上面的方括号中所述),则总计总共2 ^3 = 8个不同的组合(例如,一个可能的组合为[2,5,10])。手动执行此操作会很麻烦。

现在,假设我们有10个不同的输入参数,并且想为每个参数尝试5个可能的值。每当我们希望更改参数值,重新运行代码并跟踪所有参数组合的结果时,都需要从我们这边进行手动输入。

网格搜索可自动执行该过程,因为它仅获取每个参数的可能值并运行代码以尝试所有可能的组合,输出每个组合的结果,并输出可提供最佳准确性的组合。

网格搜索实施

让我们将网格搜索应用于实际应用程序。讨论机器学习和数据预处理这一部分不在本教程的讨论范围之内,因此我们只需要运行其代码并深入讨论Grid Search的引入部分即可。

我们将使用Pima印度糖尿病数据集,该数据集包含有关患者是否基于不同属性(例如血糖,葡萄糖浓度,血压等)的糖尿病信息。使用Pandas read_csv()方法,您可以直接从在线资源中导入数据集。

以下脚本导入所需的库:

以下脚本导入数据集并设置数据集的列标题。

让我们看一下数据集的前5行:

输出:

如你所见,这5行都是用来描述每一列的标签,因此它们对我们没有用。我们将从删除这些非数据行开始,然后将所有NaN值替换为0:

以下脚本将数据分为变量和标签集,并将标准化应用于数据集:

以下方法创建了我们简单的深度学习模型:

这是加载数据集,对其进行预处理并创建您的机器学习模型所需的所有代码。因为我们只对看到Grid Search的功能感兴趣,所以我没有进行训练/测试拆分,我们将模型拟合到整个数据集。

在下一节中,我们将开始了解Grid Search如何通过优化参数使生活变得更轻松。

在没有网格搜索的情况下训练模型

在下面的代码中,我们将随机决定或根据直觉决定的参数值创建模型,并查看模型的性能:

输出:

正如看到的,我们得到的精度是60.00%。这是相当低的。

使用网格搜索优化超参数

如果不使用Grid Search,则可以直接fit()在上面创建的模型上调用方法。但是,要使用网格搜索,我们需要将一些参数传递给create_model()函数。此外,我们需要使用不同的选项声明我们的网格,我们希望为每个参数尝试这些选项。让我们分部分进行。

首先,我们修改create_model()函数以接受调用函数的参数:

现在,我们准备实现网格搜索算法并在其上拟合数据集:

输出:

在输出中,我们可以看到它为我们提供了最佳精度的参数组合。

可以肯定地说,网格搜索在Python中非常容易实现,并且在人工方面节省了很多时间。您可以列出所有您想要调整的参数,声明要测试的值,运行您的代码,而不必理会。您无需再输入任何信息。找到最佳参数组合后,您只需将其用于最终模型即可。

结论

总结起来,我们了解了什么是Grid Search,它如何帮助我们优化模型以及它带来的诸如自动化的好处。此外,我们学习了如何使用Python语言在几行代码中实现它。为了了解其有效性,我们还训练了带有和不带有Grid Search的机器学习模型,使用Grid Search的准确性提高了19%。


可下载资源

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关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。


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