怎么使用Optuna根据数据找到XGBoost模型的最佳参数

Optuna 是一个开源的超参数自动化调整框架，可以帮助我们快速找到最佳的超参数组合。下面是使用Optuna调整XGBoost模型参数的步骤：

1.导入必要的库

import optuna
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split

2.准备数据

这里使用波士顿房价数据集作为示例数据集。

boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

3.划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

4.定义目标函数

目标函数就是我们需要优化的函数，也就是模型的性能指标。这里我们使用均方误差（MSE）作为目标函数。

def objective(trial):
    # 定义超参数搜索空间
    param = {
        'objective': 'reg:squarederror',
        'eval_metric': 'rmse',
        'booster': 'gbtree',
        'lambda': trial.suggest_loguniform('lambda', 1e-8, 1.0),
        'alpha': trial.suggest_loguniform('alpha', 1e-8, 1.0),
        'max_depth': trial.suggest_int('max_depth', 1, 9),
        'eta': trial.suggest_loguniform('eta', 1e-8, 1.0),
        'gamma': trial.suggest_loguniform('gamma', 1e-8, 1.0),
        'grow_policy': trial.suggest_categorical('grow_policy', ['depthwise', 'lossguide']),
        'subsample': trial.suggest_discrete_uniform('subsample', 0.1, 1.0, 0.1),
        'colsample_bytree': trial.suggest_discrete_uniform('colsample_bytree', 0.1, 1.0, 0.1),
        'min_child_weight': trial.suggest_int('min_child_weight', 1, 300)
    }
    
    # 训练模型
    model = xgb.train(param, dtrain, num_boost_round=100)
    y_pred = model.predict(dtest)
    rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
    
    return rmse

在这里，定义了一个名为 objective 的函数，它的输入参数是 trial，表示 Optuna 的一个试验对象。在函数中，首先定义了超参数的搜索空间，通过 trial 对象的 suggest_* 方法来设置每个超参数的搜索范围和方式。然后，使用 XGBoost 模型训练数据，并计算在测试集上的均方根误差（RMSE），作为目标函数的返回值。

5.创建数据集

dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)

6.运行超参数自动化调整

study = optuna.create_study(direction='minimize')
study.optimize(objective, n_trials=100)

在这里，首先创建了一个 study 对象，它代表了一个 Optuna 的试验。然后，调用 study 的 optimize 方法来运行超参数自动化调整，其中 n_trials 表示试验的次数。

7.输出结果

print('Number of finished trials:', len(study.trials))
print('Best trial:', study.best_trial.params)

在这里，输出了试验的次数和最佳参数组合。

完整代码如下：