Gradient Boosting自动调超参数代码
时间: 2024-01-11 12:05:21 浏览: 30
下面是一个使用Grid Search方法对Gradient Boosting进行自动调参的Python代码示例:
```python
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 定义要搜索的参数
param_grid = {
'learning_rate': [0.01, 0.05, 0.1],
'n_estimators': [50, 100, 200],
'max_depth': [3, 5, 7],
'min_samples_split': [2, 4, 6]
}
# 创建Gradient Boosting模型
gbm = GradientBoostingRegressor()
# 使用Grid Search方法进行自动调参
grid_search = GridSearchCV(estimator=gbm, param_grid=param_grid, cv=5, n_jobs=-1)
# 训练模型并输出最优超参数
grid_search.fit(X_train, y_train)
print(grid_search.best_params_)
```
解释一下上述代码:
- `GradientBoostingRegressor`是Scikit-Learn库中的一个集成回归模型,我们使用它来进行Gradient Boosting回归分析。
- `param_grid`定义了我们要搜索的参数,其中包括学习率、决策树数量、决策树最大深度以及节点分裂所需的最小样本数等超参数。我们分别尝试了学习率为0.01、0.05、0.1,决策树数量为50、100、200,决策树最大深度为3、5、7,节点分裂所需的最小样本数为2、4、6,共计81种超参数组合。
- `GridSearchCV`是Scikit-Learn库中的一个网格搜索模型,它可以自动帮我们尝试不同的超参数组合,从而找到最优的超参数组合。其中的`estimator`参数指定了我们要搜索的模型,`param_grid`参数指定了我们要搜索的超参数组合,`cv`参数指定了交叉验证的折数,`n_jobs`参数指定了并行计算的线程数。
- `fit`方法会根据我们指定的参数组合进行训练,并输出最优的超参数组合。
使用上述代码,我们可以自动找到Gradient Boosting回归分析的最优超参数组合,从而得到更好的预测结果。