GradientBoostingClassifier贝叶斯调参代码
时间: 2024-06-09 20:11:11 浏览: 26
以下是使用贝叶斯优化调参GradientBoostingClassifier的示例代码:
```python
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from hyperopt import fmin, tpe, hp, STATUS_OK, Trials
# 定义超参数空间
space = {
'n_estimators': hp.choice('n_estimators', range(100, 1000)),
'learning_rate': hp.quniform('learning_rate', 0.01, 0.5, 0.01),
'max_depth': hp.choice('max_depth', range(1, 10)),
'min_samples_split': hp.choice('min_samples_split', range(2, 10)),
'min_samples_leaf': hp.choice('min_samples_leaf', range(1, 10)),
}
# 定义目标函数
def objective(params):
clf = GradientBoostingClassifier(**params)
score = cross_val_score(clf, X_train, y_train, cv=5, scoring='accuracy').mean()
return {'loss': -score, 'status': STATUS_OK}
# 运行贝叶斯优化
trials = Trials()
best = fmin(fn=objective, space=space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials)
# 输出最佳参数
print('Best parameters:', best)
```
在以上代码中,我们使用了sklearn的GradientBoostingClassifier作为分类器,使用了cross_val_score进行交叉验证,使用hyperopt库进行贝叶斯优化。
我们首先定义了超参数空间,即需要调参的参数及其取值范围。然后定义了目标函数objective,该函数接收一个参数params,即超参数的取值,然后使用这些超参数构建GradientBoostingClassifier,并使用交叉验证得到分类器的准确率作为目标函数的返回值。
最后,我们运行了贝叶斯优化算法,指定了最大迭代次数为100次,然后输出最佳参数。