Kaggle竞赛中的实验、工具与超参数优化指南

### Kaggle竞赛中的实验、工具与超参数优化指南 #### 1. 实验原则 在进行实验时，每个实验都应能证实或反驳一个假设。为了实现这一点，实验每次应只改变一个因素。很多缺乏经验的人会同时改变多个因素，导致最后无法确定哪些因素起了作用。 #### 2. 数据分析与机器学习工具推荐 在数据分析和机器学习中，不同场景下可使用不同的工具和库： | 场景 | 工具/库 | | ---- | ---- | | 数据探索 | Matplotlib | | 小数据集数据处理 | Pandas | | 大数据集数据处理 | cuDF（来自RAPIDS） | | 机器学习 | cuML（来自RAPIDS）、支持GPU加速的XGBoost、PyTorch | | 预训练模型 | Hugging Face的NLP模型、timm包中的图像分类模型 | #### 3. 参加竞赛的要点 参加竞赛时，要确保自己有足够的时间投入其中。 #### 4. 超参数优化的重要性 Kaggle解决方案的性能不仅仅取决于所选择的学习算法类型。除了数据和特征外，算法的超参数也起着关键作用。超参数是在训练前必须固定的参数，且在训练过程中无法学习。在表格数据竞赛中，选择正确的变量、数据和特征非常有效；而在所有类型的竞赛中，超参数优化都很有效。在固定数据和算法的情况下，超参数优化是提高算法预测性能并提升排行榜名次的唯一可靠方法，同时也有助于集成学习，因为经过调优的模型集成总是比未调优的模型集成表现更好。 #### 5. 基本优化技术 超参数优化的核心算法包括网格搜索、随机搜索，最近Scikit - learn还引入了减半算法来改进这两种策略的性能。 - **必要成分**： 1. 一个需要优化超参数的模型。 2. 一个包含每个超参数搜索值边界的搜索空间。 3. 交叉验证方案。 4. 评估指标及其评分函数。 以下是这些基本优化技术的详细介绍： ##### 5.1 网格搜索 网格搜索会详尽地搜索超参数空间，但在高维空间中不可行。对于每个参数，需要选择一组要测试的值，然后测试这些值的所有可能组合。它是一种简单的算法，但受维度灾难的影响。不过，它具有高度并行性，如果有足够的处理器，可以快速获得最优调优结果。 以下是一个使用网格搜索优化支持向量机分类器（SVC）的示例代码： ```python from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split X, y = make_classification(n_samples=300, n_features=50, n_informative=10, n_redundant=25, n_repeated=15, n_clusters_per_class=5, flip_y=0.05, class_sep=0.5, random_state=0) from sklearn import svm svc = svm.SVC() svc = svm.SVC(probability=True, random_state=1) from sklearn import model_selection search_grid = [ {'C': [1, 10, 100, 1000], 'kernel': ['linear']}, {'C': [1, 10, 100, 1000], 'gamma': [0.001, 0.0001], 'kernel': ['rbf']} ] scorer = 'accuracy' search_func = model_selection.GridSearchCV(estimator=svc, param_grid=search_grid, ```