パラメーターチューニングをサーチしたい

パラメーターチューニングを行う方法として、グリッドサーチやランダムサーチなどが一般的です。以下にそれぞれの手法の概要を示します。

  1. グリッドサーチ (Grid Search):
    • パラメータのすべての組み合わせに対して、交差検証を使用して性能を評価します。
    • パラメータ空間が大きい場合には計算コストが高くなる傾向があります。
    • GridSearchCV クラスを使用します。
python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# パラメータグリッドを定義
param_grid = {
    'n_estimators': [100, 200, 300],
    'max_depth': [None, 10, 20],
    'min_samples_split': [2, 5, 10],
    # 他のパラメータも追加する
}

# モデルとパラメータグリッドを指定してグリッドサーチを実行
grid_search = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid, cv=5, scoring='accuracy')
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 最適なパラメータを取得
best_params = grid_search.best_params_
  1. ランダムサーチ (Random Search):
    • パラメータのランダムな組み合わせを指定した回数だけ評価します。
    • グリッドサーチよりも計算コストが低いため、大規模なパラメータ空間でも使用されます。
    • RandomizedSearchCV クラスを使用します。
python
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import randint

# パラメータ分布を定義
param_dist = {
    'n_estimators': randint(100, 1000),
    'max_depth': [None, 10, 20, 30, 40, 50],
    'min_samples_split': randint(2, 20),
    # 他のパラメータも追加する
}

# モデルとパラメータ分布を指定してランダムサーチを実行
random_search = RandomizedSearchCV(RandomForestClassifier(), param_dist, n_iter=100, cv=5, scoring='accuracy', random_state=42)
random_search.fit(X_train, y_train)

# 最適なパラメータを取得
best_params = random_search.best_params_

これらの手法を使用して、モデルの性能を最適化するパラメータセットを見つけることができます。

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Posted by ぼっち