基于联邦学习的车辆价格预测系统模型选择和调参代码
时间: 2023-09-08 17:11:12 浏览: 43
基于联邦学习的车辆价格预测系统需要选择合适的模型,并进行参数调整,以提高预测准确性。下面是一个简单的基于Python的代码示例,供您参考:
```
# 导入模型库
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 定义模型列表和参数字典
models = [
{'name': 'Linear Regression', 'model': LinearRegression(), 'params': {}},
{'name': 'Decision Tree', 'model': DecisionTreeRegressor(), 'params': {'max_depth': [10, 20, 30]}},
{'name': 'Random Forest', 'model': RandomForestRegressor(), 'params': {'n_estimators': [50, 100, 200], 'max_depth': [10, 20, 30]}}
]
# 定义模型选择和调参函数
def select_and_tune_model(data, labels):
# 初始化最优模型和最优参数
best_model = None
best_params = None
best_score = -1
# 循环遍历所有模型
for model in models:
print('Training', model['name'], '...')
# 初始化模型和参数
curr_model = model['model']
curr_params = model['params']
# 如果有参数需要调整,则进行网格搜索
if curr_params:
param_grid = ParameterGrid(curr_params)
for params in param_grid:
curr_model.set_params(**params)
curr_model.fit(data, labels)
score = curr_model.score(data, labels)
if score > best_score:
best_score = score
best_model = curr_model
best_params = params
else:
curr_model.fit(data, labels)
score = curr_model.score(data, labels)
if score > best_score:
best_score = score
best_model = curr_model
best_params = None
# 输出最优模型和最优参数
print('Best model:', best_model)
print('Best params:', best_params)
# 返回最优模型和最优参数
return best_model, best_params
```
在上述代码中,我们首先导入了三个模型,包括线性回归模型、决策树模型和随机森林模型。然后,我们定义了一个包含模型、模型名称和参数字典的模型列表`models`,用于选择和调整最优模型。在`select_and_tune_model()`函数中,我们首先初始化最优模型和最优参数,然后循环遍历所有模型,并根据需要进行网格搜索调参。最后,输出最优模型和最优参数,并返回结果。
需要注意的是,上述代码只是一个简单的示例,实际应用中还需要根据具体情况选择合适的模型和参数,以达到更好的预测效果。