【原】Python中基于網(wǎng)格搜索算法優(yōu)化的深度學習模型分析糖尿病數(shù)據(jù)

拓端數(shù)據(jù) 2020-05-13

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介紹

在本教程中，我們將討論一種非常強大的優(yōu)化（或自動化）算法，即網(wǎng)格搜索算法。它最常用于機器學習模型中的超參數(shù)調(diào)整。我們將學習如何使用Python來實現(xiàn)它，以及如何將其應用到實際應用程序中，以了解它如何幫助我們?yōu)槟Ｐ瓦x擇最佳參數(shù)并提高其準確性。

先決條件

要遵循本教程，您應該對Python或其他某種編程語言有基本的了解。您最好也具有機器學習的基本知識，但這不是必需的。除此之外，本文是初學者友好的，任何人都可以關注。

安裝

要完成本教程，您需要在系統(tǒng)中安裝以下庫/框架：

Python 3
NumPy
Pandas
Keras
Scikit-Learn

它們的安裝都非常簡單-您可以單擊它們各自的網(wǎng)站，以獲取各自的詳細安裝說明。通常，可以使用pip安裝軟件包：

$ pip install numpy pandas tensorflow keras scikit-learn

如果遇到任何問題，請參考每個軟件包的官方文檔。

什么是網(wǎng)格搜索？

網(wǎng)格搜索本質(zhì)上是一種優(yōu)化算法，可讓你從提供的參數(shù)選項列表中選擇最適合優(yōu)化問題的參數(shù)，從而使“試驗和錯誤”方法自動化。盡管它可以應用于許多優(yōu)化問題，但是由于其在機器學習中的使用而獲得最廣為人知的參數(shù)，該參數(shù)可以使模型獲得最佳精度。

假設您的模型采用以下三個參數(shù)作為輸入：

隱藏層數(shù)[2，4]
每層中的神經(jīng)元數(shù)量[5，10]
神經(jīng)元數(shù)[10，50]

如果對于每個參數(shù)輸入，我們希望嘗試兩個選項（如上面的方括號中所述），則總計總共2 ^3 = 8個不同的組合（例如，一個可能的組合為[2,5,10]）。手動執(zhí)行此操作會很麻煩。

現(xiàn)在，假設我們有10個不同的輸入?yún)?shù)，并且想為每個參數(shù)嘗試5個可能的值。每當我們希望更改參數(shù)值，重新運行代碼并跟蹤所有參數(shù)組合的結果時，都需要從我們這邊進行手動輸入。網(wǎng)格搜索可自動執(zhí)行該過程，因為它僅獲取每個參數(shù)的可能值并運行代碼以嘗試所有可能的組合，輸出每個組合的結果，并輸出可提供最佳準確性的組合。

網(wǎng)格搜索實施

讓我們將網(wǎng)格搜索應用于實際應用程序。討論機器學習和數(shù)據(jù)預處理這一部分不在本教程的討論范圍之內(nèi)，因此我們只需要運行其代碼并深入討論Grid Search的引入部分即可。

我們將使用Pima印度糖尿病數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含有關患者是否基于不同屬性（例如血糖，葡萄糖濃度，血壓等）的糖尿病信息。使用Pandas read_csv()方法，您可以直接從在線資源中導入數(shù)據(jù)集。

以下腳本導入所需的庫：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFoldfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Dropoutfrom keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifierfrom keras.optimizers import Adamimport sysimport pandas as pdimport numpy as np

以下腳本導入數(shù)據(jù)集并設置數(shù)據(jù)集的列標題。

df = pd.read_csv(data_path, names=columns)

讓我們看一下數(shù)據(jù)集的前5行：

df.head()

輸出：

如你所見，這5行都是用來描述每一列的標簽，因此它們對我們沒有用。我們將從刪除這些非數(shù)據(jù)行開始，然后將所有NaN值替換為0：

for col in columns: df[col].replace(0, np.NaN, inplace=True)

df.dropna(inplace=True) # Drop all rows with missing values

以下腳本將數(shù)據(jù)分為變量和標簽集，并將標準化應用于數(shù)據(jù)集：

# Transform and display the training dataX_standardized = scaler.transform(X)

以下方法創(chuàng)建了我們簡單的深度學習模型：

def create_model(learn_rate, dropout_rate): # Create model model = Sequential() model.add(Dense(8, input_dim=8, kernel_initializer='normal', activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(4, input_dim=8, kernel_initializer='normal', activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# Compile the model adam = Adam(lr=learn_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=adam, metrics=['accuracy']) return model

這是加載數(shù)據(jù)集，對其進行預處理并創(chuàng)建您的機器學習模型所需的所有代碼。因為我們只對看到Grid Search的功能感興趣，所以我沒有進行訓練/測試拆分，我們將模型擬合到整個數(shù)據(jù)集。

在下一節(jié)中，我們將開始了解Grid Search如何通過優(yōu)化參數(shù)使生活變得更輕松。

在沒有網(wǎng)格搜索的情況下訓練模型

在下面的代碼中，我們將隨機決定或根據(jù)直覺決定的參數(shù)值創(chuàng)建模型，并查看模型的性能：

model = create_model(learn_rate, dropout_rate)

輸出：Epoch 1/1130/130 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.6934 - accuracy: 0.6000

正如看到的，我們得到的精度是60.00%。這是相當?shù)偷摹?/span>

使用網(wǎng)格搜索優(yōu)化超參數(shù)

如果不使用Grid Search，則可以直接fit()在上面創(chuàng)建的模型上調(diào)用方法。但是，要使用網(wǎng)格搜索，我們需要將一些參數(shù)傳遞給create_model()函數(shù)。此外，我們需要使用不同的選項聲明我們的網(wǎng)格，我們希望為每個參數(shù)嘗試這些選項。讓我們分部分進行。

首先，我們修改create_model()函數(shù)以接受調(diào)用函數(shù)的參數(shù)：

# Create the modelmodel = KerasClassifier(build_fn=create_model, verbose=1)

現(xiàn)在，我們準備實現(xiàn)網(wǎng)格搜索算法并在其上擬合數(shù)據(jù)集：

# Build and fit the GridSearchCVgrid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=KFold(random_state=seed), verbose=10)

輸出：

Best: 0.7959183612648322, using {'batch_size': 10, 'dropout_rate': 0.2, 'epochs': 10, 'learn_rate': 0.02}

在輸出中，我們可以看到它為我們提供了最佳精度的參數(shù)組合。

可以肯定地說，網(wǎng)格搜索在Python中非常容易實現(xiàn)，并且在人工方面節(jié)省了很多時間。您可以列出所有您想要調(diào)整的參數(shù)，聲明要測試的值，運行您的代碼，而不必理會。您無需再輸入任何信息。找到最佳參數(shù)組合后，您只需將其用于最終模型即可。

結論

總結起來，我們了解了什么是Grid Search，它如何幫助我們優(yōu)化模型以及它帶來的諸如自動化的好處。此外，我們學習了如何使用Python語言在幾行代碼中實現(xiàn)它。為了了解其有效性，我們還訓練了帶有和不帶有Grid Search的機器學習模型，使用Grid Search的準確性提高了19％。