在优化器中如何添加正则化,给出python代码实例
时间: 2023-05-31 07:07:37 浏览: 61
可以使用AdamW优化器来添加正则化,以下是Python代码实例:
```
from transformers import AdamW
# 定义模型时,指定weight_decay参数
model = SomeModel(weight_decay=0.01)
# 定义AdamW优化器
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5, weight_decay=0.01)
```
通过在模型定义阶段指定weight_decay参数,从而告诉优化器需要对权重进行正则化处理。在定义优化器时,将模型参数和学习率、weight_decay等参数传入即可使用AdamW优化器来进行正则化处理。
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利用贝叶斯优化器优化LGBMOOST回归模型的python代码实例
以下是利用贝叶斯优化器优化LGBMRegressor回归模型的Python代码实例:
```python
import lightgbm as lgb
from lightgbm import LGBMRegressor
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
from bayes_opt import BayesianOptimization
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
# 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=42)
# 定义LGBMRegressor模型
def lgb_regressor(num_leaves, learning_rate, n_estimators, reg_alpha, reg_lambda):
model = LGBMRegressor(num_leaves=int(num_leaves),
learning_rate=learning_rate,
n_estimators=int(n_estimators),
reg_alpha=reg_alpha,
reg_lambda=reg_lambda)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 返回均方误差
return -mean_squared_error(y_test, y_pred)
# 定义超参数搜索空间
pbounds = {'num_leaves': (10, 100),
'learning_rate': (0.01, 0.1),
'n_estimators': (50, 500),
'reg_alpha': (0, 1),
'reg_lambda': (0, 1)}
# 实例化BayesianOptimization对象
optimizer = BayesianOptimization(
f=lgb_regressor,
pbounds=pbounds,
random_state=42,
)
# 开始优化
optimizer.maximize(
init_points=5,
n_iter=20,
)
# 输出最优超参数和对应均方误差
print(optimizer.max)
```
在上述代码中,我们首先加载了波士顿房价数据集,并划分了训练集和测试集。然后我们定义了一个LGBMRegressor模型,并在其中利用贝叶斯优化器进行超参数搜索。具体地,我们定义了一个lgb_regressor函数来训练LGBMRegressor模型并返回测试集上的均方误差。我们还定义了一个超参数搜索空间pbounds,它包含num_leaves(树的叶子节点数)、learning_rate(学习率)、n_estimators(树的数量)、reg_alpha(L1正则化系数)和reg_lambda(L2正则化系数)五个超参数的范围。接下来,我们实例化了一个BayesianOptimization对象,将lgb_regressor函数和pbounds超参数搜索空间作为参数传递给它,并开始进行优化。在这里,我们使用了5个初始化点和20个迭代点。最后,我们输出了最优超参数和对应的均方误差。
支持向量机与l2正则化混合代码实例
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种用的机器学习算法,用于分类和回归问题。它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类或回归。
L2正则化是SVM中的一种正则化方法,它通过在目标函数中添加一个L2范数的惩罚项来控制模型的复杂度,防止过拟合。
下面是一个使用支持向量机与L2正则化的混合代码实例:
```python
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
# 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=42)
# 创建SVM模型
svm = SVC(kernel='linear', C=1.0, penalty='l2')
# 模型训练
svm.fit(X_train, y_train)
# 模型预测
y_pred = svm.predict(X_test)
# 模型评估
accuracy = svm.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在上述代码中,我们首先导入了需要的库,包括`SVC`(支持向量机模型)、`load_iris`(加载鸢尾花数据集)、`train_test_split`(划分训练集和测试集)和`StandardScaler`(数据预处理)等。
然后,我们加载了鸢尾花数据集,并进行了数据预处理,使用`StandardScaler`对特征进行标准化。
接下来,我们使用`train_test_split`将数据集划分为训练集和测试集。
然后,我们创建了一个SVM模型,指定了线性核函数(`kernel='linear'`)、正则化参数C的值为1.0(`C=1.0`)以及L2正则化(`penalty='l2'`)。
然后,我们使用训练集对模型进行训练,使用测试集进行预测,并计算了模型的准确率。
最后,我们打印出模型的准确率。